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Banco de trabajo para problemas de ingeniería y matemáticas, con nueve herramientas para leer imágenes, resolver, graficar y verificar respuestas, además de cuatro skills incluidos. Requiere Python con numpy y Pillow. La lectura de imágenes, la revisión de figuras y la composición de fórmulas dependen de un proveedor de visión cuya clave hayas configurado: esas imágenes se envían al proveedor. Sin clave, esas funciones fallan, pero las demás siguen disponibles.

Plugin DSH con kimi-ppt: crea, edita y exporta .pptx localmente con vistas Pillow, sin navegador.

Plugin de DSH que empaqueta la habilidad kimi-ppt: crea, edita y exporta presentaciones como .pptx generado localmente con vistas previas renderizadas por Pillow. Derivado de open-kimi-ppt-skill (MIT).

Bundle de terceros para DSH con el Skill original deterministic-pixel-art: pixel art editable JSON/PNG, renderizado Python y recoloreado de regiones indicadas. Requiere DSH 0.2.2-rc.1 y Python 3.10+ con Pillow; compatibilidad con otras versiones no confirmada.

Añade 19 skills de producción de vídeos cortos (1 punto de entrada, 1 de orquestación y 17 atómicas) al catálogo del agente: ajustes de pronunciación para TTS chino, texto a imagen/vídeo, paneo de imágenes, composición, portadas, verificación de medios, revisión de datos y publicación en cuatro plataformas. Solo incluye skills y scripts; para ejecutar el flujo se necesitan localmente ffmpeg, Python 3 + Pillow, Node.js y playwright, credenciales propias de Bilibili biliup y sesiones iniciadas de WeChat Channels/Douyin/Xiaohongshu. Rellena también los valores de ejemplo de skills/*/scripts/ con los tuyos. Si el instalador ya tiene una skill del mismo nombre, prevalece la del instalador.

Convierte un PDF de artículo académico en 3 entregables por defecto: presentación china de literatura (.pptx) con plantilla de física de Nanyang Normal University, guion oral Word y HTML de Q&A de predicción de defensa en dos colores (unas 10 preguntas con respuestas breves y directas). Requiere Python 3 con python-pptx, python-docx, Pillow y pymupdf (alternativa pypdf); instala con pip install -r requirements.txt.

Convierte un PDF de artículo científico en una presentación en chino para una reunión de grupo, con la plantilla de física de Nanyang Normal University (.pptx), y un guion de exposición Word. Requiere Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow y pymupdf (pypdf como alternativa); instala con pip install -r requirements.txt.

Skill para generar presentaciones del Concurso Nacional Universitario de Planificación Profesional. A partir del perfil, materiales y fotos del participante, prepara un esquema página por página para confirmar y luego genera un PPTX de lectura de 15–20 páginas (menos de 15 se marca como error de recuento). Incluye 17 tipos de página, tres temas y plantillas del usuario. Audita desbordamiento de texto, palabras por página, dimensiones de evaluación ausentes y carencias de material; vuelve a revisar límites y solapamientos en el PDF generado. Requiere Python 3.9+, python-pptx, python-docx y Pillow. LibreOffice (soffice) y pdftotext son opcionales para revisar el diseño PDF.

Prepara el README del repositorio antes de subirlo: analiza los datos del repositorio, genera imágenes de banner y diagramas de proceso (requiere Pillow y la fuente Microsoft YaHei), revisa el diseño y la numeración de secciones, y luego hace commit y push con reintentos.

Automatización de escritorio de Windows para DeepSeek Harness: bucle observe/act con prioridad de accesibilidad y 30 herramientas estándar (objetivos de elemento/coordenada, enrutamiento de estrategia auto/a11y/evento), semántica de seguridad de observaciones reemplazadas y sin replay, interruptor de apagado persistente, protección contra obsolescencia RuntimeId/rect-drift, tarjetas de chat y panel flotante (operaciones en vivo, muro de frames, ajustes de autodetección de entorno), descripción de visión en mosaico para modelos de baja resolución, registro de auditoría JSONL y lista permitida de pid. Requiere Windows 10+ y Python 3.9+ con uiautomation y pillow (instalables desde la página de ajustes).

Registra la skill remove-pdf-background-gray para DSH: blanquea los fondos de escaneo grises/blanco roto en PDF basados en imágenes preservando la resolución, la geometría de página y los bordes del texto con suavizado (escritura Flate sin pérdida), mediante un único script de Python (pypdf + Pillow + numpy).

Skill de Pixiv con CLI Python: busca ilustraciones, manga y novelas; consulta rankings diarios, semanales, mensuales, rookies, originales, IA y R-18; busca obras, series de novelas y artistas; descarga originales. Las obras multipágina se unen en PDF, ugoira se convierte a GIF y las series de novelas a TXT. Requiere Python 3.9+, requests, img2pdf y Pillow (pip install -r requirements.txt). El contenido R-18 requiere tu propia cookie de Pixiv.

Registra una herramienta ocr para modelos solo de texto: ejecuta el script sin conexión incluido en el repositorio sobre una imagen o PDF y devuelve el texto reconocido. Prueba primero el OCR nativo de Windows, luego RapidOCR y Tesseract. Todo es local, sin red ni clave API. Requiere Python 3.11 en PATH y pip install winocr pillow (winocr es el motor preferido; los demás son alternativas). Resultados por línea para imágenes y por página para PDF.

Registra la skill remove-pdf-background-gray para DSH: blanquea los fondos de escaneo grises o hueso de los PDF basados en imagen preservando la resolución, la geometría de página y los bordes de texto con antialiasing (reescritura Flate sin pérdida), mediante un único script de Python (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.

Convierte una función que realmente se ejecuta en un vídeo de demo de entrega fiable: grabaciones reales de pantalla, narración edge-tts con subtítulos sincronizados palabra a palabra, pipeline ffmpeg autocontenido y control de calidad determinista (especificación, audio, volumen y análisis de pantalla negra, congelación y silencio) que rechaza demos falsas o rotas. Incluye preflight y verificación de artefactos. Requiere Python 3.9+, ffmpeg/ffprobe en PATH y `pip install edge-tts Pillow`; la narración llama al endpoint público edge-tts.

Permite que una IA juegue Slay the Spire 2 con capturas de pantalla, herramientas de ratón/teclado, búsqueda local de cartas y un registro de partidas legible. Requiere Windows y Python 3.10 o posterior con Pillow.

Resaltado de sintaxis para informes con una sola herramienta `highlight_code`: 68 lenguajes, 15 temas y 11 formatos (HTML integrado, SVG/PNG para Word, LaTeX), incluidos los temas clásicos de SyntaxHighlighter. PNG requiere Python 3 con Pillow; los demás formatos no necesitan un runtime externo.

Registra dos herramientas en DeepSeek Harness. `doc_ocr` convierte PDF escaneados e imágenes en texto por página, tablas financieras con comprobación de balance y hallazgos de cláusulas contractuales mediante RapidOCR local o Zhipu GLM-OCR en la nube. `doc_preprocess` transforma un directorio de archivos en bruto en una base Obsidian mediante un flujo de siete etapas, routing de backend y omisión incremental por sha256. Informa de los números que no cuadran; no los inventa. El motor local requiere Python con rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 y Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM requiere ZHIPU_API_KEY.