Плагины

Адаптер DeepSeek с поддержкой зрения: модель со зрением описывает входное изображение, а затем текстовая модель DeepSeek рассуждает по этому описанию.

Зрение по требованию для текстовых моделей DeepSeek: загрузите изображения, и модель вызовет инструмент view_image, опирающийся на любой OpenAI-совместимый endpoint зрения (по умолчанию Qwen/DashScope).

Плагинное зрение для текстовых моделей в DSH: нативное взаимодействие для понимания и генерации изображений, автоматизация GUI, многоуровневая память доказательств и кэш.

Локальное структурированное зрение для текстовых агентов: изображения уходят в локальный OpenAI-совместимый VLM и возвращаются как JSON-доказательства (сводка, дословный OCR, области вёрстки, сущности и связи, цвета, явная неуверенность), с защитой от галлюцинаций и необязательным мостом вставки и загрузки; без облачных затрат, изображения не покидают машину.

Кодировщик синестезии для DSH: модель зрения переводит изображения в компактный структурированный пространственный текст (холст/элементы/координаты в процентах), давая текстовым LLM понимание изображений на уровне пикселей через инструмент `mm_vision`.

Переиспользует встроенный режим зрения DeepSeek web для текстовых моделей: инструмент deepseek_vision управляет локальной браузерной автоматизацией deepseek-vision-cli (помощник ручного входа, включённый deep-think, автозакрытие браузера) и возвращает описания изображений текстом.

Направляет изображения из чата в фиксированную OpenAI-совместимую модель зрения, возвращает фактические наблюдения выбранной основной модели и переиспользует наблюдения в рамках сессии при повторах, сжатии и перезапусках.

Подключает DSH к локальному Beav для работы с Xiaohongshu (RED/RedNote) и социальными медиа: исследование тем, знания, копирайтинг, изображения, аудио и короткие видео с подтверждениями и отслеживанием артефактов.

OpenAI-совместимая генерация изображений в чате DSH Desktop: генерация прямо в ответе, правка референсных изображений или цепочная правка предыдущих результатов (image-to-image) без повторной загрузки, с очисткой хранилища.

Автоматически заполняет уровни усилия reasoning, окна контекста, лимиты вывода и модальность изображений для моделей от неофициальных (пользовательских) провайдеров, используя данные models.dev.

Обои-скин для DSH Web UI: пресеты, URL изображения или загрузка файла и слайдер прозрачности, который растворяет интерфейс, открывая обои.

Постоянный скин с обоями для веб-профиля dsh: статичное изображение или приглушённое зацикленное видео в качестве фона приложения, полупрозрачные панели и плавающая панель выбора.

Набор плагинов DeepSeek Harness: инструменты qwen_vision (понимание изображений через Qwen-VL) и qwen_generate (text-to-image через Qwen-Image) для текстовых моделей

Набор инструментов зрения для DeepSeek Harness — CLI-инструменты glance, ground, detect, crop для понимания изображений текстовыми агентами

Плагин генерации изображений для DeepSeek-Harness. Получите API-ключ Yali AI: https://api.yaliai.com/

Плагин скинов DSH: популярные обои Alphacoders в качестве фона веб-интерфейса DeepSeek Harness (галерея, поиск, загрузка локальных изображений, светлая/тёмная маска)

Подключаемое зрение для текстовых моделей DeepSeek Harness (dsh): инструмент `vision` со встроенными дешёвыми/бесплатными пресетами VLM, пакетным анализом нескольких изображений, приёмом изображений через вставку и веб-страницей настроек с горячей перезагрузкой.

Агрегатор обратного поиска изображений по нескольким системам: 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.