플러그인

Managed Agents 설정 탭과 MCP 도구를 추가해 장기 실행 에이전트 작업을 Ark cloud Managed Agents로 전달한다.

native DSH 모델 선택기에 Ark Agent Plan, Coding Plan 및 후불 모델 라우트를 등록한다.

DeepSeek Harness(DSH)용 Volcengine Ark 프로바이더 플러그인: 네이티브 pi-ai 어댑터에 Agent Plan, Coding Plan, 후불 라우트를 등록해 Ark 모델이 모델 선택기에 표시됩니다.

DSH Web GUI를 위한 AI 이미지 생성: 설정 가능한 OpenAI 호환 엔드포인트(gpt-image-2 / gpt-image-1 / dall-e-3)를 통한 텍스트-이미지 및 이미지-이미지 변환, api_url/api_key 설정 카드와 사이드바 분할 창 생성 스튜디오를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 토큰 비용 파이프라인: 압력 인식 계층형 압축(컨텍스트 압력 40% 미만에서는 무손실 프로젝션, 그 이상에서는 LLM 요약), 에이전트별 도구 허용 목록, 장문 텍스트→이미지 변환 후 비전 요약, 그리고 압력·단계·절약된 토큰을 추적하는 /token-status 명령.

플로팅 DSH 패널로 제공되는 AI 이미지·동영상 스튜디오로, 대화를 대체하지 않고 나란히 창작할 수 있습니다: 8가지 화면비에 걸친 1K-4K 텍스트→이미지, 이미지→이미지, 다중 이미지 합성; 첫 프레임 제어가 가능한 4-12초 텍스트→동영상과 이미지→동영상; 대본(.txt/.md/.json)을 가져와 스토리보드 숏으로 나눠 미리보기와 일괄 생성하는 숏드라마 모드; 그리고 프롬프트 전문가 워크스페이스. 런타임 의존성 없음.

세션별 할당량 추적, 엔진 폴백, 자격 증명 안전 설정, 재생성 기능이 있는 결과 카드와 함께 OpenAI Images 및 Zhipu CogView 프리셋을 사용하는 다중 엔진 텍스트-이미지 생성.

DeepSeek Harness(DSH)를 위한 통합 이미지 생성 라우터: 모든 OpenAI 호환 엔드포인트에서 이미지 모델을 자동 발견하고, draw_image 및 draw_list_sources 도구를 제공하며, SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen 등을 지원한다.

DeepSeek Harness용 Labnana 이미지 생성: 텍스트-이미지 / 이미지-이미지 / 정밀 편집과 함께 크레딧 추정, 구독 잔액, 웹 설정 UI 제공.

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.

Text-to-image for DeepSeek Harness: a `draw_image` model tool, an input-bar 生图 button with a prompt popup (async generation, 4-grid results, download / keep / delete), an /imgdraw image route, and persisted history. Backends: DashScope wan2.7-image (free

Text-to-image and image-to-image generation via OpenRouter's unified Image API: configurable model aliases with parameters gated against the live model capability listing, reference-image inputs, a settings card, and inline chat display of results.

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.

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.

DeepSeek Harness 플러그인 번들: 텍스트 전용 모델을 위한 qwen_vision(Qwen-VL 이미지 이해)과 qwen_generate(Qwen-Image 텍스트-이미지 변환) 도구

fal.ai native image generation for DSH: a FAL_KEY settings card that follows DSH's language (zh/en, English default) plus Agent tools (fal_generate_image async / fal_edit_image / fal_get_image_task / fal_list_image_models) that call queue.fal.run directly

Turn every idea into an image or video with Kling AI. In DeepSeek Harness, use natural language for text-to-image, image-to-image, text-to-video, image-to-video, reference-image creation, task tracking, and result previews.

88API Image Studio for DSH: four Image2 and Nano Banana models for text-to-image, multi-reference editing, 2K/4K output, and sequential batches.