플러그인

첨부된 이미지를 구성 가능한 모델(15개 이상의 OpenAI 호환 및 Anthropic 공급업체)을 통해 텍스트로 변환하고, DeepSeek이 계속 답변하는 동안 처리하는 비전 제공업체 경로.

텍스트 전용 DeepSeek용 비전 툴킷입니다. 모델 호출형 `vision` 도구, deepseek/opencode-go용 래퍼 어댑터(v4 flash/pro), Antigravity IDE 쿼터(default, flash/pro) / 모든 OpenAI 호환 VLM / Gemini / 로컬 Ollama 채널, 압축 재복원 기능이 있는 증거 메모리, 콘텐츠 해시 캐시, 그리고 이중 언어 클라이언트 패널을 제공합니다.

sub2api 게이트웨이를 DeepSeek Harness에 연결: 하나의 베이스 URL 뒤에 OpenAI 호환 멀티 프로바이더 라우트(OpenAI / Claude / Grok / Gemini), 키별 모델 검색, 사용량 조회, 전역 비전/이미지 도구.

컴포저에 첨부된 이미지를 텍스트 전용 DeepSeek 모델에 전달하기 전에 OpenAI 호환 비전 모델이 텍스트로 변환

只填 Key 的服务商预设：50 家渠道为 DSH 一键写入官方 llm-pi-ai 路由与凭据（插件），并可写入腾讯 WorkBuddy、OpenCode（Key 走其 auth.json）与 cc-switch 的配置（CLI）；核心为纯 JS，可被更多应用的外壳复用。

Drive DSH from anything that speaks HTTP: 47 routes (REST + SSE) for workspaces, sessions (create/prompt, live SSE generation, history, stats, todos, cancel, ask-user Q&A), models and the global default model, providers, agent presets, settings namespaces, skills, and workspace files including resumable chunked upload — plus an OpenAI-compatible /chat/completions, a built-in OpenAPI 3.0 spec and an interactive request page. It only injects the host webServer and tools, so it rides on the DSH webserver (default prefix /api/v1) or its own port with optional API-key auth, and it ships a skill that teaches the DSH agent to call the API.

OpenAI-compatible vLLM client (default :8000).

OpenAI-compatible client for llama.cpp / Unsloth Desktop (default :8080).

Registers the imagegen skill on the skill registry, so generating and editing raster images needs no hand-copied files under $DSH_HOME/skills. The agent drives a bundled image_gen.py CLI against any OpenAI-compatible GPT Image endpoint for text-to-image, reference-image editing, and transparent-background cutouts.

Per-reply read-aloud with a multi-provider settings page — MiniMax or any OpenAI-compatible /audio/speech endpoint, with voice, emotion, speed and model selection plus an auto-read toggle.

Standards-based OIDC identity, enterprise API-key binding, declarative branding, and OpenAI-compatible model integration for DeepSeek Harness

Image generation workbench and agent tool for DSH: one tool (ark9_generate_image) paints text-to-image and image-to-image via any OpenAI-compatible API. Channels are entirely user-configured - no bundled endpoint, you bring your own baseURL, key and model name (manual input supported). Agent-initiated generations are approval-gated by default: requests queue in the floating panel and nothing bills until you approve; approval is non-blocking (the agent replies "awaiting your approval" immediately, and results, denials or timeouts are injected back so the agent reports them in the next turn). Floating glass workbench with five tabs (Generate / Approvals / Prompts / History / About), aspect-ratio grid with quality-budget + 16px-alignment sizing, transparent background, batch up to 10 images as aggregated sub-tasks, prompt library with custom JSON sources fetched through a host proxy, persistent generation logs with one-click retry, multi-channel aggregation with per-channel model fetching, bilingual UI (zh/en), stroke-SVG icon set, config import/export. Registers as a Better Sidebar tab when dsh-better-sidebar is installed; stacks above the dsh-cua FAB when both are present.

Neutralize tool calls with invalid JSON arguments on the wire so one malformed model generation cannot brick a session against strict OpenAI-compatible servers.

Optimized fork of dsh-image-gen with batch generation (count), gallery pagination, lazy loading, fetch retry/timeout, and 7 providers: Gemini/OpenAI/Seedream/DashScope/Agnes/GLM-Image/Stability AI.

Routes the harness through the OpenLLM gateway: a pure-config Cordis patch that adds an `openllm` provider to the in-box pi-ai adapter pointed at the local daemon (`127.0.0.1:8787/v1`, no API key held by dsh) and registers the `openllm mcp` stdio server (openllm, claude-context, supermemory tool groups).

Text-to-image and image-to-image generation inside DSH through OpenAI-compatible endpoints, with an agent tool, multi-provider fallback, and a side-panel workspace with history.

Audio Copilot for DeepSeek Harness: transcribe audio (ASR) and synthesize speech (TTS) — gives text-only agents ears and a voice. Windows-local SAPI TTS out of the box; OpenAI-compatible ASR/TTS endpoints configurable. Includes an in-composer voice-input

DeepSeek Harness용 멀티모달 플러그인으로, 구성 가능한 OpenAI 호환 또는 DashScope 엔드포인트를 통해 이미지를 이해하고 이미지를 생성합니다.

DeepSeek Harness용 DIT.ai 제공자 번들: 하나의 DIT_API_KEY에서 29개의 OpenAI Chat Completions 모델과 10개의 Anthropic Messages 모델을 설치하며, 프로토콜별 추론 구성을 제공합니다.

모든 OpenAI 호환 VLM(로컬 Ollama 또는 클라우드)용 view_image 도구를 갖춘 채팅 이미지 첨부 브리지: 붙여넣거나 드롭한 이미지가 텍스트 전용 DeepSeek 모델에 도달하기 전에 view_image 경로 마커가 됩니다.

DashScope OpenAI 호환 API(qwen3.7-flash) 기반의 모델용 image_describe(识图) 도구와 붙여넣기 브리지: 텍스트 전용 세션에서 붙여넣은 이미지가 전송 시 파일 경로로 자동 변환되고 트랜스크립트에 다시 렌더링되어 이미지 허용 단계에서 걸리지 않습니다. DASHSCOPE_API_KEY는 BYOK, 엔드포인트/모델/예산 설정 가능, 리다이렉트 방지 HTTP 클라이언트, 모든 agent preset에서 동작.

텍스트 전용 DeepSeek 모델용 온디맨드 비전: 이미지를 업로드하면 모델이 임의의 OpenAI 호환 비전 엔드포인트(기본 Qwen/DashScope)를 사용하는 view_image 도구를 호출합니다.

텍스트 전용 에이전트를 위한 로컬 우선 구조적 비전: 이미지를 로컬 OpenAI 호환 VLM에 보내고 JSON 증거(요약, 그대로의 OCR, 레이아웃 영역, 엔티티/관계, 색상, 명시적 불확실성)로 돌려받습니다. 환각 방지 폴백과 선택적 붙여넣기/업로드 브리지 포함. 클라우드 비용 없음, 이미지는 기기 밖으로 나가지 않습니다.

채팅 이미지를 고정된 OpenAI 호환 비전 모델로 라우팅하고 사실에 근거한 관찰을 선택된 메인 모델에 반환합니다. 세션 범위 관찰은 리플레이·압축·재시작을 넘어 재사용됩니다.