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Reads local txt novels inside the chat dialog: chapters are detected automatically, the novel text is paginated in the assistant thinking block, a next-chapter button continues in the same reply, progress is remembered, and visible replies are fixed summaries.

AI-assisted reading workspace for DSH with a local TXT/Markdown/EPUB/PDF library, annotations, prompt presets, long notes, memory, export and companion tools.

Token-efficient document reader for DeepSeek Harness: outline / ranged read / grep for PDF, DOCX, XLSX, TXT.

Extracts chapters, numbered clauses, keyword tables and numeric values from a docx, txt or md rulebook into JSON, and flags duplicate clauses and missing values.

A Douban 想读 shelf with covers and ratings, matched against a local ebook folder, with an in-panel EPUB/PDF/TXT reader and public-domain downloads.

Read EPUB, PDF, DRM-free MOBI/AZW3 and TXT in the DSH sidebar. WeChat Read style typography with TOC, bookmarks, highlights and progress memory; select any passage to translate it into Chinese; the Ask-the-Book AI answers only from passages retrieved from the open book. Books and progress stay in local IndexedDB. Four themes including an eye-care green paper, and PDF paper follows the theme.

A reasoning-style row above the DSH composer with a stock watchlist and a host-backed TXT/EPUB reader; reading progress is shared across browsers.

Audits and evolves agent context at four scopes: a single repository, a group of related repos, a knowledge hub, or the whole machine. Discovers projects, instruction files, skills, tools, knowledge, project state, evidence and credential references; reports drift, duplicate facts, broken pointers, paths left unverifiable in prose, budget overruns, unindexed knowledge, stale state and unregistered credentials; scores each scope on the dimensions that belong to it; and turns findings into reviewable migration plans that back up every file before moving it. The format contract behind the metrics is written down as a versioned spec (CTX rules, markdownlint-style IDs) that follows open conventions — AGENTS.md for instruction files, llms.txt-shaped link indexes. Also scaffolds a deliberately small hub for durable knowledge and project state. Ships a stdlib-only Python CLI plus two skills, with credentials referenced by path and never printed. Requires Python 3.9+ (stdlib only) and DSH 0.2.1-rc.2 or newer, below 0.3.0.

Local-first resume warehouse for DeepSeek Harness: package your work into reusable bullets, import an existing resume into a template, analyse a job description (including the school-tier preference it implies), assemble a tailored Chinese or English resume and export a PDF named position-name-school. The whole app ships inside the npm package — server/, web/, skills/, scripts/, requirements.txt, no git clone needed — and one tool starts, stops and health-checks it; the first start installs the dependencies into app/.venv. Needs Python 3.10+ and macOS or Linux (bash). Nothing leaves the machine except the LLM calls you confirm.

Measures one university department's research output: matches author affiliation strings against a college's known name variants (detecting same-named departments at other universities), backfills papers that only name the university by faculty author IDs, classifies each paper by journal tier (CAS partition with Top flag, JCR quartile, CCF, Chinese core via a CNKI export merger), splits staff from student first authors, and writes a workbook with a dashboard sheet, a filterable paper list, a teacher-by-direction matrix and per-teacher statistics. Student authorship is inferred from affiliation and staff lists, not verified against enrolment records. Requires Python 3.9+ with pandas and openpyxl (pip install -r requirements.txt); papers come from the OpenAlex API, whose free per-IP quota is limited, and Chinese-journal coverage needs a manual CNKI export.

Reads a few lines of a txt or epub novel inside the sidebar bottom panel, styled to pass for scratch notes; pages with Ctrl+Alt+J/K and keeps progress locally. Requires dsh-better-sidebar 0.26+ - the reader exists only as a tab in its bottom panel.

Liest NTQQ (QQ 9.9.x) lokal unter Windows/Linux; exportiert Gruppen-/Privatchats als txt/csv/json/md/html/sqlite. 16 Tools: qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch, qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage, qqnt_ask, qqnt_recall (Mehrdeutiges wird abgelehnt; Bereinigung nur per Freigabeliste). UI 127.0.0.1:46728: inkrementeller SQLite-Index, 6 Ansichten, Aufgaben, einspaltig bei schmalen Bildschirmen, Absender-Schwärzung, Medienbündel, Tagesaufteilung, Vorlagen, AES-256-Passwort-ZIPs. OCR/Sprache/Embeddings bei Bedarf im Plugin-virtualenv. Benötigt python3/sqlcipher3; Einstellungen legen das private virtualenv an. DB-Schlüssel aus laufendem, angemeldetem QQ-Client.

PowerPoint-Komplett-Preset für DeepSeek Harness: editierbare Decks erzeugen, Vorlagen bewahrend bearbeiten, rendern und strukturelle Qualität prüfen. Benötigt Python 3.10+ und installierte Abhängigkeiten aus `requirements.txt`; Rendering zusätzlich LibreOffice und pdftoppm, OCR gescannter Dokumente Tesseract.

Exportiert aktuelle oder historische DSH-Gespräche samt ausgewählten Turns als TXT, Markdown und durchsuchbares PDF über den nativen Windows-Speicherdialog.

Bücher in der DSH-Seitenleiste lesen: EPUB/TXT/Markdown importieren und jedes Kapitel in fünf Teilen gründlich lesen (Absatzzusammenfassung, beste Sätze, Vorgehen des Autors, eigene Meinung der KI, fehlende Aspekte). Mit TTS anhören, beim Hören Fragen stellen und das ganze Buch als eine HTML-Seite exportieren. Exportiert werden bereits analysierte Kapitel, keine ungelesenen.

Extrahiert Bilibili-Plattform-/KI-Untertitel oder nutzt externe/eingebettete Untertitel sowie ASR/OCR als Fallback und erzeugt Markdown, Word, PDF, TXT, SRT oder JSON mit Zeitstempeln, zweisprachiger Ausrichtung und Qualitätsbericht. Python 3.10+ erforderlich. Plattform-/KI-Untertitel benötigen ein Bilibili-SESSDATA-Cookie; OCR/ASR/PDF benötigen ffmpeg, faster-whisper und LibreOffice oder reportlab.

Durchsucht gemeinfreie Werke in Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive und Standard Ebooks nach Titel, Autor, Figur oder grob erinnerter Handlung oder importiert EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown zum Anhören in der Seitenleiste. Mit Microsoft-Edge-Neuralstimmen, offline Kokoro oder Gerätestimmen; merkt die Position, ermöglicht Sprachnotizen zum zuletzt gehörten Abschnitt und Gespräche über das Buch mit dem DSH-Modell.

Registriert zwei Tools für DeepSeek Harness. `doc_ocr` wandelt gescannte PDFs und Bilder über eine lokale RapidOCR-Engine oder Zhipu GLM-OCR in der Cloud in Seitentext, Finanztabellen mit Bilanzabgleich und Vertragsklausel-Treffer um. `doc_preprocess` erstellt aus einem Verzeichnis roher Dateien per siebenstufiger Pipeline mit Backend-Routing und sha256-basierter inkrementeller Auslassung eine Obsidian-Wissensbasis. Nicht passende Zahlen werden gemeldet, nicht erfunden. Lokal erforderlich: Python mit rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 und Pillow (`pip install -r requirements.txt`); für GLM ZHIPU_API_KEY.

Stellt einen TXT-Roman als abgedunkelte Textebene hinter dem DSH-Chat dar, mit verschiebbarem Controller für Inhaltsverzeichnis, Kapitelwechsel, automatisches Scrollen und Leseeinstellungen.

Liest lokale `.txt`-Romane in der rechten Seitenleiste, mit Zeichencodierungserkennung, Kapitelaufteilung, Volltextsuche, Lesefortschritt, Lesezeichen und Boss-Taste zum Ausblenden des Readers oder der ganzen rechten Seitenleiste.

Dateianhang-Button im DSH-Web-Composer: Mehrfachauswahl erscheint als Entwurfskapseln, wird im uploads-Ordner des Workspace gespeichert und erhält automatisch eine UTF-8-.txt-Beigabe (txt/docx/xlsx/pptx/zip/odt, keine Dependencies). Gesendete Nachrichten enthalten nur Dateinamen, nie rohe Pfade.

ComfyUI-Bridge-Plugin für DeepSeek Harness: Ermöglicht dem Agent Bild- und Videogenerierung mit lokalem ComfyUI oder im LAN. Mit 8 globalen Modell-Tools, Workflow-Vorlagen (txt2img/img2img/Wan/SVD/H3), Ausweichweg für beliebige API-Workflows, Gerätefähigkeitsprüfung, fortsetzbaren Modell-Downloads aus der Registrierung und Ein-Klick-Prüfung der ComfyUI-Installation.

Versionsgebundene Live-Dokumentation für DeepSeek-Harness-Bibliotheken: Ruft vor dem Programmieren die offizielle Doku der im Projekt installierten Version ab und verhindert halluzinierte APIs. Ohne Konfiguration und Schlüssel.

Erweitert Drag-and-drop im Composer: Kleine .md/.txt/.markdown-Dateien werden in den Entwurf eingefügt, große in .dsh-drop gespeichert und per @ referenziert (Shift erzwingt das Einfügen). Bei SKILL.md werden Frontmatter geprüft und die Datei mit einem Klick in Projekt- oder Benutzer-Skill-Roots installiert; der Skill-Watcher aktiviert sie sofort.