插件

给纯文本模型的设计稿保真判定：`deepseek_vision` 工具从任意 OpenAI 兼容视觉路由借来一只眼，让模型判断实现与设计稿是否一致——并附上支撑该判定的基准（4 组夹具、23 处注入缺陷、逐格原始输出）与其依赖的提问纪律。

A DeepSeek Harness Web GUI appearance kit: 32 preset themes, custom backgrounds (wallpaper / glass / texture), per-zone text depth, and a keyboard desktop pet.

Codex-style context visibility for DeepSeek Harness: live context-window occupancy, composition breakdown, KV-cache hit rate, and a GitHub-style 53-week usage heatmap

DeepSeek Harness out-of-tree plugin: give a text-only coding model eyes by routing images to a Qwen-VL (DashScope) route through ctx.llm and returning text.

DSH plugin: automatic dual-peer Honcho v3 memory, contextual recall, search, reasoning, conclusions, and health diagnostics

注册 remove-pdf-background-gray 技能：去除扫描 PDF 的灰色/米白底色，保持分辨率、页面几何与抗锯齿文字边缘（无损 Flate 写回），核心为单文件 Python 脚本（pypdf + Pillow + numpy）。

Web UI 语音 AI 女友：FunASR 麦克风语音输入、Qwen3-TTS 语音回复、数字人动画窗、QQ 双向聊天（文本/语音/图片推送，经 NapCat）。

纯文本 DeepSeek 的聊天识图插件：view_image 工具转发任意 OpenAI 兼容 VLM（本地 Ollama 或云端），对话框粘贴/拖拽的图片自动改写为 view_image 路径标记供模型查看。

`describe_image` 视觉桥：经 opencode Zen API（凭据 `OPENCODE_GO_API_KEY`，免费线路优先、付费兜底）把图片发给 mimo-v2.5、返回文字描述给纯文本模型，原生格式直发，SVG/TIFF/HEIC 等格式经 ImageMagick 自动转码。

面向模型的 image_describe（识图）工具（DashScope OpenAI 兼容接口，qwen3.7-flash）+ 粘贴桥：纯文本模型会话里粘贴的图片在发送时自动转为文件路径并在聊天记录中回显，不再触发图片准入拦截。自带 DASHSCOPE_API_KEY；端点/模型/预算可配置，重定向防护 HTTP 客户端，所有 Agent 预设均可用。

为纯文本 DeepSeek Harness 主模型搭视觉桥：自动从已配置模型中挑选多模态模型，通过 vision 工具把图片描述以纯文本返回。

把重复的文本与视觉（OCR、图像分析、对比）劳动交给本地运行的 Unsloth Desktop（Unsloth Studio）服务器：unsloth_run 与 unsloth_vision 两个工具，纯 HTTP 客户端，不拉起也不持有任何进程。

给在线模型装上本地双手：koboldcpp_run 与 koboldcpp_vision 工具把重复的文本与视觉（OCR、图像分析、对比）劳动交给本地 KoboldCpp（llama.cpp）服务器，并按需拉起与管理服务器生命周期。

为纯文本 DeepSeek 模型提供按需视觉：上传图片后，模型通过 view_image 工具调用任意 OpenAI 兼容视觉端点（默认 Qwen/DashScope）。

为纯文本模型提供 DSH 视觉插件：原生图片理解与生成交互、分层证据记忆与缓存、意图驱动的 VLM 路由。

视觉模型路由：把附加图片经可配置模型（15+ OpenAI 兼容与 Anthropic 供应商）转译为文字，对话仍由 DeepSeek 作答。

本地优先的结构化视觉插件：图片交给本地 OpenAI 兼容 VLM，返回 JSON 证据（摘要、逐字 OCR、版面区域、实体/关系、配色、显式不确定项），带反幻觉回退与可选粘贴/上传桥；零云端成本，图片不出本机。

通感编码器（Synesthesia Encoder）：调用视觉模型把图片翻译成紧凑的结构化空间文字（画布/元素/百分比坐标），让纯文本 LLM 获得像素级看图能力（`mm_vision` 工具）。

复用 DeepSeek 网页端识图模式给纯文本模型补上看图能力：deepseek_vision 工具调用本地 deepseek-vision-cli 浏览器自动化（手动登录助手、自动开启深度思考、用后自动关窗），把图片描述以文字返回给模型。

注册 `deepseek-vision` 路由：Web GUI 直接粘贴图片，由免费智谱 GLM 视觉模型转译为文字后，再交给 DeepSeek 适配器作答。

DeepSeek Harness 中文汉化插件：通过 system-prompt/assemble 瀑布钩子在运行时把全部系统提示词、工具描述与运行时上下文翻译成中文（1788 条译文，零源码修改，卸载即还原英文）。

使用上下文赌博机算法（Thompson 采样）学习何时使用快速搜索、何时使用深度搜索的 `search` 工具。

Headroom 的精简移植，在不影响模型上下文缓存以及 Agent 性能的情况下，压缩工具的输出，至多减少 20% 的上下文。

DSH 乱码拦截器 bundle：写入前特征值/编码回环检测乱码并复查放行（原样重试即通过），pwsh 写入编码执行前审计（ANSI/GBK/UTF-16/默认编码），Windows 与中文场景优先。