Plugins

Adaptador DeepSeek aumentado com visão: um modelo capaz de visão descreve a imagem de entrada e então um modelo DeepSeek somente texto raciocina sobre essa descrição.

Visão sob demanda para modelos DeepSeek somente texto: envie imagens e o modelo chama uma ferramenta view_image apoiada em qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI (Qwen/DashScope por padrão).

Visão como plugin para modelos somente texto no DSH, com interação nativa para compreensão e geração de imagens, automação de GUI, memória de evidências em camadas e cache.

Visão estruturada local-first para agentes somente texto: as imagens vão a um VLM local compatível com OpenAI e voltam como evidência JSON (resumo, OCR literal, regiões de layout, entidades/relações, cores, incerteza explícita), com fallback anti-alucinação e ponte opcional de colar/enviar; custo zero em nuvem, as imagens nunca saem da máquina.

Codificador de sinestesia para o DSH: um modelo de visão traduz imagens em texto espacial estruturado e compacto (canvas/elementos/coordenadas em porcentagem), dando a LLMs somente texto compreensão de imagem em nível de pixel pela ferramenta `mm_vision`.

Reaproveita o modo de visão embutido do DeepSeek web para modelos somente texto: a ferramenta deepseek_vision aciona a automação local de navegador deepseek-vision-cli (ajuda de login manual, deep-think ativado, fechamento automático do navegador) e retorna descrições de imagens como texto.

Encaminha as imagens do chat para um modelo de visão fixo compatível com OpenAI, devolve observações factuais ao modelo principal selecionado e reaproveita observações por sessão em replays, compactações e reinícios.

Conecta o DSH ao Beav local para operações de IA no Xiaohongshu (RED/RedNote) e em redes sociais: fluxos de pesquisa de temas, conhecimento, copywriting, imagem, áudio e vídeo curto com aprovação e rastreio de artefatos.

Geração de imagens compatível com OpenAI no chat do DSH Desktop: gere inline, edite imagens de referência ou encadeie a edição de resultados anteriores diretamente (image-to-image) sem reenviar, com limpeza de armazenamento.

Preenche automaticamente níveis de esforço de raciocínio, janelas de contexto, limites de saída e modalidade de imagem para modelos de provedores não oficiais (personalizados), com dados do models.dev.

Skin de papel de parede para a UI web do DSH: presets, URL de imagem ou upload e um controle de opacidade que desbota a interface para revelar o papel de parede.

Skin de papel de parede persistente para o perfil web do dsh: imagem estática ou vídeo em loop sem som como fundo do aplicativo, com painéis translúcidos e um painel seletor flutuante.

Pacote de plugins do DeepSeek Harness: ferramentas qwen_vision (compreensão de imagens via Qwen-VL) e qwen_generate (texto para imagem via Qwen-Image) para modelos somente de texto

Kit de ferramentas de visão para o DeepSeek Harness — ferramentas de CLI glance, ground, detect e crop para agentes somente de texto entenderem imagens

Plugin de geração de imagens para o DeepSeek-Harness. Solicite uma API Key da Yali AI em: https://api.yaliai.com/

Plugin de skin do DSH: papéis de parede populares do Alphacoders como fundo da GUI web do DeepSeek Harness (galeria, busca, upload de imagem local, máscara clara/escura)

Visão plugável para modelos do DeepSeek Harness (dsh) somente de texto: uma ferramenta `vision` com presets embutidos de VLM baratos/gratuitos, análise em lote de múltiplas imagens, admissão de imagens por colagem e uma página de configurações web com hot-reload

Agregador de busca reversa de imagens com múltiplos mecanismos: Google Lens, Baidu, Yandex, TinEye, SauceNAO, IQDB, Ascii2d

Animated kite that responds to agent activity, with configurable kite frames, patterns and colors, plus user-supplied image textures.

ZCode CLI app-server relay for DeepSeek Harness, with GLM streaming, image input and session reuse using an existing Start Plan login; requires the ZCode client.

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

In-place prompt editing in the web chat: cleanly forks session history at the edited turn, preserves image and file attachments, and auto-archives the superseded branch.

OpenRouter provider that reads the live /models list, so new models appear without a harness release: models sorted by name with input/output prices, per-model reasoning levels, image input, reasoning_details replay, Anthropic prompt caching, and actual spend per session including subagents from OpenRouter usage.cost, shown under the Web UI composer and by /cost.

OpenCode Go provider that verifies a model against the gateway rather than treating a recommendation as a measurement: the models.dev protocol suggestion is probed before it is used, reasoning levels follow a measured contract, and requests run through an ordered protocol fallback chain. Context window, max output and image-input numbers are declared by a runtime-refreshed models.dev layer rather than probed, with operator overrides above both. Several OpenCode Go credentials can be stored and switched from the settings page.