플러그인

DeepSeek Harness용 ROS2 디버깅 툴킷 및 로봇 상태 비전 분석: 노드/토픽/서비스/액션/인터페이스/TF 열거, 전체 그래프 토폴로지 JSON, rosdep 검사, 승인 게이트 빌드 및 커스텀 메시지 스캐폴딩, GUI 스크린샷 및 멀티모달 비전 관찰, 헤드리스 RViz2 오프스크린 렌더링(저폴리 메시, 직접 픽셀 읽기, GPU 패스스루 - 30Hz 모션 렌더링) 및 병렬 VLM 실시간 분석.

DeepSeek 브레인 + 자동 이미지 전사: GUI에서 이미지를 첨부하면 기본적으로 공식 deepseek-v4-flash-vision-exp로 전사됩니다(순수 텍스트 V4-Pro 브레인도 이미지를 볼 수 있음). 대안으로 OpenAI 호환 VLM 또는 로컬 Ollama 사용 가능.

텍스트 전용 DeepSeek Harness 에이전트에 비디오 이해 기능 부여: 장면 인식 프레임 샘플링 + VLM + 선택적 ASR 전사를 타임라인 증거로 융합. / 순수 텍스트 모델용 비디오 이해 플러그인(장면 인식 프레임 추출 + VLM + 선택적 음성 전사)

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

텍스트 전용 DeepSeek을 위한 비전 기능으로, 기본값은 Doubao Web 경유(무료, API 키 불필요 — Windows CDP 브리지를 통해 로그인된 Chrome을 구동), Antigravity IDE 쿼터(flash/pro) 또는 Gemini 폴백을 지원. 자동 디테일 단계 상승, 컴팩션 후 재수화가 가능한 비전 증거 메모리, 콘텐츠 해시 캐시, 이중 언어 클라이언트 패널을 제공합니다.

텍스트 전용 DSH 세션을 위한 온디맨드 비전: 이미지는 마커로 변환되며, vision_describe 도구가 이미지와 질문만 OpenAI 호환 비전 모델로 전송합니다

AI가 VLM(멀티모달 모델)을 자동으로 호출해 시각 분석을 수행할 수 있게 해주는 dsh 플러그인입니다.

DSH용 옴니모달 워크스테이션: 순서가 지정된 다중 카드 VLM 페일오버 체인을 통한 analyze_image, 동일한 이미지 리졸버를 공유하는 6종 비전 툴킷(확대, 색상 샘플링, 픽셀 diff, OCR, 요소 감지, 인라인 표시), OpenAI/DashScope/ComfyUI 프로토콜을 통한 generate_image, /build-video-tool 빌더가 있는 다중 카드 비동기 generate_video, 7개 provider를 통한 speak/clone_voice TTS를 제공하며, 모두 자동 저장 설정 페이지 하나로 구동됩니다.

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.

Drag-and-drop / paste / upload files and images; on non-multimodal models images are auto-described by a configured VLM.

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.

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.

텍스트 전용 DeepSeek Harness(dsh) 모델을 위한 플러그인 비전: 저가/무료 VLM 프리셋이 내장된 `vision` 도구, 다중 이미지 배치 분석, 붙여넣기로 힌트를 주는 이미지 수신, 핫 리로드를 지원하는 웹 설정 페이지

Use local MLX-LM or MLX-VLM models in DeepSeek Harness through a loopback OpenAI-compatible provider, with optional DSH-owned server startup.

明眸 VisionBridge - 자체 개발 시각 브리지: 블라인드 모델이 이미지를 받을 때 자동으로 시각 모델을 호출하여 인식하고, 인식된 텍스트를 메인 모델에 다시 공급하며, 사용자 인지 없이, 구성 가능, 업그레이드 시 손실 없음