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Werkbank für Technik- und Mathematikaufgaben mit neun Tools zum Lesen von Bildern, Lösen, Plotten und Prüfen von Antworten sowie vier gebündelten Skills. Benötigt Python mit numpy und Pillow. Bilderkennung, Abbildungsprüfung und Formelsatz benötigen einen Vision-Anbieter mit eingerichtetem Schlüssel; die Bilder werden dorthin gesendet. Ohne Schlüssel schlagen diese Funktionen fehl, die übrigen Tools laufen weiter.

DSH-Plugin mit kimi-ppt: Erstellt, bearbeitet und exportiert lokale .pptx mit Pillow-Vorschau, ohne Browser.

DSH-Plugin mit dem kimi-ppt-Skill: Präsentationen erstellen, bearbeiten und als lokal erzeugte .pptx exportieren, mit Pillow-gerenderten Vorschauen. Abgeleitet von open-kimi-ppt-skill (MIT).

Drittanbieter-Bundle für DSH mit dem originalen Skill deterministic-pixel-art für bearbeitbare JSON/PNG-Pixelkunst, Python-Rendering und Umfärben definierter Bereiche. Benötigt DSH 0.2.2-rc.1 sowie Python 3.10+ mit Pillow; andere DSH-Versionen sind nicht als kompatibel ausgewiesen.

Fügt dem Agent-Skill-Katalog 19 Kurzvideo-Produktions-Skills hinzu (1 Einstieg, 1 Orchestrierung, 17 atomare): chinesische TTS-Aussprachekorrekturen, Text-zu-Bild/-Video, Bildschwenks, Komposition, Cover, Medienprüfung, Datenauswertung und Veröffentlichung auf vier Plattformen. Enthalten sind nur Skills und Skripte. Für eine ausführbare Pipeline müssen ffmpeg, Python 3 + Pillow, Node.js und playwright lokal installiert sein; außerdem eigene Bilibili-biliup-Zugangsdaten und Anmeldesitzungen für WeChat Channels/Douyin/Xiaohongshu. Platzhalter in skills/*/scripts/ durch eigene Werte ersetzen. Ein gleichnamiger Skill des Installers hat Vorrang.

Erstellt standardmäßig drei Ergebnisse aus einem wissenschaftlichen Paper-PDF: chinesische Literaturbericht-Präsentation (.pptx) in der Physikvorlage der Nanyang Normal University, passendes Word-Sprechskript und zweifarbiges HTML mit Verteidigungsfragen (gut zehn kurze, direkte Antworten). Python 3 mit python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf erforderlich (pypdf als Fallback); Installation per pip install -r requirements.txt.

Erstellt aus einem Fachartikel-PDF chinesische Vortragsfolien für ein Gruppenmeeting im Physik-Design der Nanyang Normal University (.pptx) sowie ein passendes Word-Skript. Benötigt Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow und pymupdf (pypdf als Fallback); Installation mit pip install -r requirements.txt.

Skill zur Präsentationserstellung für den nationalen chinesischen Hochschulwettbewerb zur Karriereplanung. Erstellt aus Profil, Unterlagen und Fotos einen seitenweisen Entwurf zur Bestätigung und rendert danach ein 15–20-seitiges Lese-PPTX (unter 15 Seiten gilt als Seitenzahlfehler). Unterstützt 17 Seitentypen, drei integrierte Designs oder eine eigene Vorlage. Prüft Textüberlauf, Wörter pro Seite, fehlende Bewertungskriterien und Materiallücken; das gerenderte PDF wird erneut auf Überläufe und überlappenden Text geprüft. Erfordert Python 3.9+, python-pptx, python-docx und Pillow. LibreOffice (soffice) und pdftotext sind für die PDF-Nachprüfung optional.

Bereitet die Repository-README vor dem Push vor: erfasst Repository-Fakten, erstellt Banner- und Prozessdiagramm-Bilder (Pillow und die Schrift Microsoft YaHei erforderlich), prüft Layout und Abschnittsnummerierung und committet und pusht anschließend mit Wiederholungsversuch.

Windows-Desktop-Automatisierung für DeepSeek Harness: barrierefreiheitsorientierte observe/act-Schleife mit 30 Standard-Tools (Element-/Koordinaten-Ziele, Auto/A11y/Event-Strategierouting), Sicherheitssemantik für ersetzte Beobachtungen und ohne Wiedergabe, dauerhafter Kill-Switch, RuntimeId/rect-drift-Veraltungsschutz, Chat-Karten und schwebendes Panel (Live-Ops, Frame-Wand, Einstellungen zur Umgebungs-Autoerkennung), gekachelte Visionsbeschreibung für Modelle mit niedriger Auflösung, JSONL-Audit-Spur und PID-Zulassungsliste. Erfordert Windows 10+ und Python 3.9+ mit uiautomation und pillow (von der Einstellungsseite installierbar).

Registriert die remove-pdf-background-gray-Skill für DSH: hellt graue/offweiße Scan-Hintergründe in bildbasierten PDFs auf, wobei Auflösung, Seitengeometrie und antialiasierte Textkanten erhalten bleiben (verlustfreie Flate-Rückschreibung), über ein einzelnes Python-Skript (pypdf + Pillow + numpy).

Pixiv-Skill mit Python-CLI: Illustrationen, Manga und Romane suchen; Tages-/Wochen-/Monats-, Rookie-, Original-, KI- und R-18-Rankings durchsuchen; Werke, Romanreihen und Künstler finden und Originale laden. Mehrseitige Werke werden zu PDF, Ugoira zu GIF und Romanreihen zu TXT zusammengefügt. Benötigt Python 3.9+, requests, img2pdf, Pillow (pip install -r requirements.txt); für R-18 eigene Pixiv-Cookies.

Registriert ein ocr-Tool für reine Textmodelle: Führt das Offline-Skript aus dem Repository für ein einzelnes Bild oder PDF aus und gibt erkannten Text zurück. Reihenfolge: natives Windows-OCR, RapidOCR, Tesseract. Lokal, ohne Netzwerk oder API-Schlüssel. Erfordert Python 3.11 im PATH sowie pip install winocr pillow (winocr bevorzugt, die anderen als Fallback). Ergebnisse zeilenweise für Bilder, seitenweise für PDFs.

Registriert die Skill remove-pdf-background-gray für DSH: bleicht graue oder cremefarbene Scan-Hintergründe bildbasierter PDFs weiß, während Auflösung, Seitengeometrie und kantengeglättete Textkanten erhalten bleiben (verlustfreies Flate-Zurückschreiben), über ein einziges Python-Skript (pypdf + Pillow + numpy).

Registers the video-studio skill in the DSH skill catalog. It builds a Chinese-narrated video from a script: edge-tts synthesizes the narration, the timeline is derived from each line's measured audio duration rather than estimated from text length, Pillow renders every frame deterministically and pipes the raw frames to ffmpeg as rawvideo, burned-in subtitles and SRT/ASS export come from that same timeline, physical-model sound effects and a generated score are mixed sample by sample with numpy, and QA runs in four layers: container, signal, temporal and page level (the page layer only when the browser engine is used). An optional Playwright-driven browser engine renders the whole film as Canvas2D instead, sending PNG frames through image2pipe. Needs network access for the narration, ffmpeg on PATH and Python with numpy, Pillow and edge-tts; the browser engine also needs Playwright with a local Edge/Chromium.

Measures how much a short clip changed and when — changed-area share, displacement, cumulative drift — returning one labelled key-frame image plus the number behind each event; it does not pick shots for a storyboard. Needs Python 3.10+ with numpy and Pillow; reading mp4 also needs ffmpeg and ffprobe on PATH.

Video study toolkit for DeepSeek Harness: fetch a public Bilibili single part or YouTube video, sample every 3 seconds plus change-triggered frames, transcribe locally with faster-whisper, page through section grids, and render a 16:9 study deck. Windows only, and needs the DSH pwsh tool plus Python 3.12 x64 with Pillow and FFmpeg/FFprobe; fetching adds yt-dlp, transcription needs faster-whisper with your own local model files, and deck output needs python-pptx.

Macht aus einer tatsächlich laufenden Funktion ein glaubwürdiges Auslieferungs-Demovideo: echte Bildschirmaufnahmen, edge-tts-Erzählung mit wortgenauen Zeitstempel-Untertiteln, eigenständige ffmpeg-Pipeline und deterministische Qualitätsprüfung (Spezifikation, Audio, Lautheit sowie Schwarzbild-, Freeze- und Stille-Scans), die fingierte oder defekte Demos ablehnt. Vorabprüfung und Artefaktverifikation inklusive. Benötigt Python 3.9+, ffmpeg/ffprobe in PATH und `pip install edge-tts Pillow`. Die Erzählung ruft den öffentlichen edge-tts-Endpunkt auf.

Lässt eine KI Slay the Spire 2 spielen: mit Screenshots, Maus-/Tastaturtools, lokaler Kartensuche und lesbarem Spielprotokoll. Benötigt Windows und Python 3.10 oder neuer mit Pillow.

Syntaxhervorgehobener Code für Berichte über ein einziges Tool `highlight_code`: 68 Sprachen, 15 Themes und 11 Ausgabeformate (Inline-HTML, Word-fertiges SVG/PNG, LaTeX), einschließlich klassischer SyntaxHighlighter-Themes. PNG benötigt Python 3 mit Pillow; andere Formate brauchen keine externe Laufzeit.

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.