Yeux pour les agents DeepSeek Harness text-only : chaîne de vision gratuite intégrée (sans clé) + outils de vision au niveau pixel (Q&A, grounding, crop, pixel diff, couleurs, OCR, trace SVG, découpage, captures d'écran). Installation en une commande, pas de Python, les images fonctionnent comme un appel d'outil ordinaire.
Utilisez des outils de traitement d'image avec des agents IA textuels pour analyser et interagir facilement avec les images.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentYeux pour les agents DeepSeek Harness text-only : chaîne de vision gratuite intégrée (sans clé) + outils de vision au niveau pixel (Q&A, grounding, crop, pixel diff, couleurs, OCR, trace SVG, découpage, captures d'écran). Installation en une commande, pas de Python, les images fonctionnent comme un appel d'outil ordinaire.
dsh-vision-router compte 429 étoiles sur GitHub. Il a été forké 19 fois. dsh-vision-router est écrit principalement en JavaScript. Il est développé activement depuis 2026. dsh-vision-router est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deepseek-harness, dsh, dsh-plugin, multimodal.
Yeux pour les agents DeepSeek Harness text-only : chaîne de vision gratuite intégrée (sans clé) + outils de vision au niveau pixel (Q&A, grounding, crop, pixel diff, couleurs, OCR, trace SVG, découpage, captures d'écran). Installation en une commande, pas de Python, les images fonctionnent comme un appel d'outil ordinaire.
dsh-vision-router est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. dsh-vision-router est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
dsh-vision-router est disponible sous licence MIT.
dsh-vision-router est écrit principalement en JavaScript.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/ysr666-dsh-vision-router.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.