Plugins

Fork der offiziellen Microsoft-.NET-/C#-Skills für KI-Coding-Agents, zusätzlich als DeepSeek-Harness-Plugin paketiert. Deckt Entwicklung, Tests, Diagnose, Migration und KI-Integration ab.

Zeigt, welche Skills jeder Turn aufgerufen hat, und installiert, aktualisiert oder entfernt Skills in der App.

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.

Skill zur Reproduktion von Fachartikeln und Codegenerierung für Innen- und Außenballistik. Für PDF-Rendering wird LibreOffice Kit, für Formel-OCR ein Vision-API-Schlüssel (z. B. Qwen-VL) benötigt.

Skill-Filterung per Tags: Weise Skills Tags zu und übergib je Workspace oder Unterhaltung nur die Teilmenge, die ein boolescher Tag-Ausdruck auswählt (z. B. `pdf + docx` oder `aegis * plugin`). Ausgeschlossene Skills werden per deny-shadow aus dem Modellkatalog entfernt, nicht nur in den Einstellungen versteckt. Skills außerhalb des Ausdrucks lassen sich manuell hinzufügen oder zwangsweise deaktivieren. Das enthaltene `tagging-skills` zeigt dem Agent, wie Tags anhand der laufenden Maschine abgeleitet werden.

Zeigt ein OpenWiki aus dem Workspace in der rechten DSH-Web-Seitenleiste an: erkennt das Wiki-Verzeichnis, stellt es mit dem offiziellen `openwiki visualize`-Reader an einem Loopback-Port bereit und bindet es im eigenen Tab ein. Vergleicht installierte openwiki-/DSH-Versionen mit konfigurierbaren Mindestständen und prüft im Registry auf eigene Updates.

Liest und schreibt WPS-365-Cloud-Dokumente (smart documents und .docx/.xlsx/.pptx) über das lokal installierte wps365-cli und prüft vor dem Schreiben auf Konflikte. Erfordert ein WPS-365-Unternehmenskonto.

Speichert ausdrücklich freigegebene Unterhaltungen als strukturierte Markdown-Lernnotizen mit Themenordnern und gepflegtem Index.

Übersetzer für Windows x64 mit eigenem Seitenleisteneintrag und Workbench-/Chat-Oberfläche, paralleler Text- und Dokumentübersetzung, Bildschirmbereichsübersetzung, Verlauf, Host-Modellauswahl, Spracheingabe und Vorschau. Dokument-OCR nutzt CUDA mit CPU-Fallback; Bildschirm-OCR läuft auf der CPU. CPU- und CUDA-Paket nicht gleichzeitig aktivieren.

Übersetzer für Windows x64 mit eigenem Seitenleisteneintrag und Workbench-/Chat-Oberfläche, paralleler Text- und Dokumentübersetzung, Bildschirmbereichsübersetzung, Verlauf, Host-Modellauswahl, Spracheingabe und Vorschau. CPU-OCR ohne NVIDIA-Abhängigkeiten. CPU- und CUDA-Paket nicht gleichzeitig aktivieren.

Textprüfung für nutzergerichtete Schreibvorgänge. write/edit-Tools benötigen das human_facing-Flag; das Plugin prüft Text anhand geschichteter PROSE.md-Regeln im Hintergrund, erstellt Annotationen, gleicht sie mit der vollständigen Datei ab und übernimmt sie via /humanize, /humanize-loop oder post-compaction, während die Hauptsitzung weiterarbeitet. /humanize-review verarbeitet auf Anforderung git-getrackte Dateien stapelweise.

Schreibgeschützter JSONL-/NDJSON-Viewer mit Byte-Index, Datensatznavigation und Streaming-Vorschau großer Datensätze. Erfordert DSH >=0.2.1-rc.2.

Verwaltet einen GitHub-Pages-Blog über ein DSH-Panel: Markdown-Artikel nach Tag anzeigen, im Split-Editor mit Front-Matter-Formular bearbeiten und Änderungen per GitHub REST API als einen Commit veröffentlichen.

Schreibt, prüft und veröffentlicht ein chinesisches Quarto-Buch: Kapitelverfassen in neun Schritten, Struktur-/Link-/Abbildungsprüfungen, einheitliches Theme und Render-Abnahme. Lädt nur in Repositories mit `type: book`; benötigt Quarto CLI und Python 3.

GPT-SoVITS-Sprachausgabe für DSH: speak-Tool und /voice-Befehl, Vorlese-Lautsprecherschaltfläche unter jeder Antwort und Einstellungs-Tab zum Wechseln der Stimmen, Anpassen der Synthese, Verwalten des lokalen Dienstes und Installieren eines Voice-Packs mit einem Klick. Nur Windows; benötigt einen lokalen GPT-SoVITS-Checkout mit trainierten Gewichten und Python-Umgebung.

Liest Assistant-Antworten mit Microsoft-Edge-Neuralstimmen vor und hebt den gesprochenen Satz hervor. Hintergrundfarbe, Textfarbe und Deckkraft der Markierung sind einstellbar. Ergänzt jede Antwort um eine sound-wave-Schaltfläche sowie Pause, vorherigen/nächsten Satz, Geschwindigkeitsregler und Auto-Vorlesen.

Zwei-Wege-Sprache für die DSH-Web-App: Diktat über den einheitlichen Composer und Antworten per Lautsprecherschaltfläche oder automatischem Vorlesen hören, auf jedem Gerät. Benötigt DSH 0.1.7+, Node 22+, Python 3 mit numpy und requests, ein TTS-Modell und ein Mikrofon.

Spielt Bilibili-Videoaudio über eine schwebende Leiste der DSH Web UI ab, mit Warteschlange, Suchlauf und Geschwindigkeitsregler sowie hostseitigem Reverse-Proxy für die CDN-Referer-Prüfung.

Besprechungsnotizen für dsh: eine Besprechung je Unterhaltung, lokal transkribiert und nach Sprechern getrennt, mit Punkten, Aufgaben, handschriftlichen Notizen, Reviews und Monatswerten im selben Panel. Export als SRT/Markdown/Word und portables ZIP zum Import in anderes dsh. Bestätigte Aufgaben gehen per Klick entsprechend den Robotereinstellungen an DingTalk/WeCom. Erkennungsmodelle austauschbar; stärkeres lokales Modell per Datei importierbar. Cloud-Erkennung standardmäßig aus, keine Anfrage ohne Zustimmung. Word-Export benötigt Python und python-docx; beim ersten Lauf wird ein Modell mit 28 oder 77 MB geladen.

Erfordert macOS und AirPods mit Head-Tracking. Beantwortet DSH-Berechtigungsabfragen und Fragen per Kopfgesten: Nicken erlaubt/bestätigt, Schütteln lehnt ab oder verschiebt die Auswahl. Installiert die macOS-Menüleisten-Begleit-App über eine Sitzungskarte.

Lokale Offline-Prosodieanalyse für DeepSeek Harness: Meldet zusammen mit dem Transkript, wie etwas gesagt wurde — Tempo, Tonhöhe, Pausen und Energie.

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.

Strukturierte Bilderkennung: Lokale sharp-Messungen und ein Cloud-Vision-Modell liefern in einem Aufruf Beschreibung, OCR mit Koordinaten, Objektpositionen und detaillierte Attribute. Ein Fingerprint-Cache liefert wiederholte Bilder in Millisekunden ohne Modellkontingent zu verbrauchen.