插件

任务到技能配对元技能：懒人阶梯最小化加载、可编辑路由表、隔离-SkillSpector 扫描-人工确认的安装流程。

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）。

注册灵感演示工坊技能：本地静态 HTML 演示文稿（6 套 deck 模板、25+ 布局、23 套主题与动效展示馆），带 validate 校验与 PNG/PDF 导出 CLI 和 smoke 测试，零运行时依赖。

Web UI 对话 mermaid 渲染插件：将消息中的 mermaid 代码块渲染为可交互图表卡片（缩放 / 适应宽度 / 全屏查看 / 预览代码切换），复用官方组件原语，渲染失败时保留原代码块并内联展示错误。

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。

为任意 DSH 路由装上眼睛：Web 输入框贴图按意图自动聚焦分析，视觉子代理代读工作区图片，原图可随时物化编辑。

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。

视觉增强的 DeepSeek 适配器：由视觉模型把图片描述成文字，纯文本 DeepSeek 模型再基于描述推理。

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 DSH 上的纯文本模型提供视觉插件：通过分层证据记忆与缓存，实现图片理解与生成的原生交互及 GUI 自动化。

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。

将聊天图片交给固定的 OpenAI 兼容视觉模型，把事实性观察交给当前主模型，并在事件回放、上下文压缩和重启时复用会话内观察。

面向 DSH 的深度协作写作 Agent：从用户的编辑对学习个人写作风格，完整 澄清→大纲→逐节写作→红队审计→读者群像 流程，项目自动提炼成实验报告/产品介绍/综述/README，41 个 MCP 工具，Web 端选中改进与文件内嵌预览。

提供 bili_summary 工具：B 站视频元数据、字幕时间轴与 sharp 切帧配图，内置错误处理与优雅降级。

摄入时点的工具输出治理：保留 error/warning 行与头尾，全文落盘留指针供模型按需读回；覆盖所有返回文本的工具，小结果原样通过。

多工作区沙箱：自动赋予所有已注册工作区的文件写入权限——添加工作区后即可直接写入，无需配置或提权。

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。

企查查企业数据源动态 Cordis 插件：5 个 agent 工具（扫码登录认证、企业快搜、知识库检索、工具发现、取数执行），覆盖工商/股东/司法/知识产权等 100+ 数据维度，附设置页账号管理；网络与文件 IO 经 DSH subprocess 拉起 node -e 完成，凭证与本地 BizOwl 客户端互通。

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。

将 DSH 连接到本机 Beav，面向小红书（RED/RedNote）、社交媒体运营和自媒体 AI 创作，覆盖选题研究、知识库、文案、图片、音频与短视频工作流，并保留审批和产物追踪。