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Convierte un vídeo (archivo local o enlace de Bilibili/yt-dlp) en una cuadrícula de storyboard con celdas numeradas, marcas de tiempo exactas, transcripción por celda y envolvente de audio en la misma línea temporal. video_zoom vuelve a leer cualquier intervalo con mayor resolución, para que un modelo solo de texto pueda examinar el vídeo en vez de leer un resumen.

Fork de alto rendimiento de SAOS-3624/dsh-video-storyboard: instala este plugin o el upstream, no ambos. Convierte vídeos en cuadrículas de storyboard direccionables (celdas numeradas, marca de tiempo y línea de transcripción por celda, envolvente de audio). Requiere Node 20+ y ffmpeg/ffprobe en PATH; si el archivo no tiene pista de subtítulos, requiere un endpoint ASR configurado.

Memoria a largo plazo para dsh mediante un servicio Hindsight local. Conserva cada turno con marcas de tiempo locales e incorpora recuerdos relevantes, reordenados con conciencia temporal, al contexto antes de responder. Cada espacio usa un memory bank, varios pueden compartirlo y admite nombres en chino. El contenido conservado es configurable (por defecto, mensajes del usuario y respuestas de IA); el historial solo se importa si lo eliges. Incluye una página de configuración de tres pasos con despliegue local en un clic (uv + Python 3.12), tarjeta de estado lateral y panel para explorar y buscar recuerdos. El modelo predeterminado de embeddings y reranking requiere una clave de API SiliconFlow; solo Linux está verificado por ahora.

Contexto horario de una línea para DeepSeek Harness: cada turno abre con Current time (día, fecha, hora, desfase UTC y zona IANA) y termina con Turn ended, para que el modelo conozca la hora, fecha e intervalo entre turnos sin preguntar.

Puente de canal Feishu (Lark) con fallo cerrado: chatea con un bot y recibe las respuestas del agente dsh, con aprobación de herramientas humano-en-el-bucle opcional (tarjetas Allow/Deny antes de cada llamada bash, tiempo de espera con fallo cerrado). Integración exclusiva con el SDK oficial de Python (versión fijada); lista blanca de denegación por defecto, verificación de firma/marca de tiempo/repetición de webhooks, sesiones persistentes por chat; verificación diaria de compatibilidad con el último SDK; documentación bilingüe.

Muestra bajo el composer el costo CNY en vivo de la sesión actual. Cada mensaje del assistant se calcula según el modelo que lo generó y la tarifa pico o valle correspondiente a su propia marca de tiempo. En Settings se editan las seis tarifas de cada modelo; los modelos sin tabla de tarifas llevan una tilde inicial porque se calculan con las tarifas Flash.

Muestrea videos como una persona, sin descargarlos: primero metadatos y capítulos, luego fotogramas con marca temporal, transcripción con subtítulos primero (ASR local solo si la plataforma no tiene subtítulos), etiquetas de sonido AudioSet de 527 clases y comentarios destacados. 21 herramientas comparten una caché en disco con bloqueo entre procesos. Requiere Python 3.10+, ffmpeg y vidlens (pip install vidlens-mcp); si falta, ofrece dos formas de solucionarlo en vez de un ImportError.

Auto-enriquece los model channels de DeepSeek Harness: evita configurar manualmente por model contextWindow, maxTokens, entrada multimodal [text, image] y niveles de reasoning effort {low, high, max} tras añadir un provider channel. Enriquece al guardar; incluye página Settings UI y copias con marca de tiempo.

Pins each message's action row — copy/like/dislike/branch controls, timestamp, and third-party additions — so it stays visible without hovering.

Native DSH /side conversation tabs with a clean transcript and inherited context, hidden from the main session list using independent Session forks and the official chat UI, with timestamps, token usage, streaming and the command menu. Extracted from dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT); do not enable it alongside dsh-better-sidebar's own /side entry — the two command entries conflict, so stop one before using the other. Requires Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 and dsh-delete-session for confirmed permanent cleanup.

In-chat image viewer for DeepSeek Harness: wheel and trackpad pinch zoom at the pointer, two-finger and drag panning, gallery navigation, downloads named from the image description and timestamp, and opening workspace originals in the system default app.

Plugin DeepSeek Harness (DSH): inyecta en cada sesión nueva un snapshot local, acotado y con marca de tiempo de Second Brain (identidad, fingerprint del estado y referencias). Solo lectura, cero escrituras, falla de forma explícita y no tiene dependencias.

Proporciona a la IA de DSH fotogramas con marcas de tiempo, audio y análisis de letras para Bilibili, YouTube y archivos locales. Incluye importación cifrada de sesiones del navegador, reanudación, resolutores de sitios guardados y gestión de caché nativa. Requiere FFmpeg y ffprobe en PATH o configurados en los ajustes del plugin.

Inyecta en cada prompt la hora local exacta y la marca de tiempo, relación entre fechas y lapso de recencia del mensaje de usuario anterior. El comando /time imprime el bloque inyectado.

Tareas temporales de un clic para DeepSeek Harness: cada una crea un workspace desechable con marca de tiempo y su propia sesión, visible como nodo nativo en la barra lateral.

Observabilidad de facturación y uso de agentes para dsh web: registra mediante lectura directa de logs de sesión con zstd, marcas temporales por evento y deduplicación doble con watermark + `lastSeq`. Incluye perfiles tarifarios multicuenta por proveedor/modelo, insignia en vivo por ventana leyendo su ID de sesión mediante React fiber, dashboard glassmorphism con sparkline de 14 días, alertas de presupuesto, consultas de saldo del relay y biblioteca oficial de precios de 332 modelos.

Añade un botón Long text a la fila de herramientas del compositor: escribe o pega el contenido en un editor superpuesto y, al guardar, se almacena en `<workspace>/.dsh-longtext/<timestamp>_<title>.md` y se añade al compositor una referencia de ruta `@` al archivo, dejando el texto largo fuera de la conversación.

Pestaña de conversación para DeepSeek Harness Web con fechas solar/lunar, ganzhi de año/mes/día, zodiaco chino, 24 términos solares, festivales, festivos oficiales de China incluidos días laborables compensatorios, clima de varias ciudades, conversor epoch↔fecha con zona horaria e historia offline «tal día como hoy» de fuentes gratuitas, sin API key.

Biblioteca de skills en panel flotante: pestañas skills/call ledger/quick start. El usuario elige la raíz con selector nativo (predeterminada ~/.dsh/skills; sin ruta fijada). Categorías de dos niveles, agrupación manual/por keywords/IA y vista árbol/lista solo visual (no mueve archivos). Lee frontmatter de SKILL.md; busca nombre, descripción o texto original y abre el archivo. Activar por skill/categoría/biblioteca cambia disable-model-invocation, guarda SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> antes y revierte si falla. Ledger separa auto/manual, registra éxitos/fallos desde tools/result, muestra conteo/tasa/tendencia/ranking y reutiliza ledger existente. Hot reload. Ajustes: mostrar/ocultar tres bolas, recuperar la que sale de pantalla y elegir entre 130 skins comunes.

Reactiva automáticamente el agente principal tras reiniciar el servicio DSH: compara las marcas de tiempo de la última ejecución, publica y entrega un aviso de recuperación con el tiempo de inactividad expresado claramente para retomar el trabajo interrumpido. Funciona con cordis ctx normal y está listo para DSH Desktop empaquetado.

Auditoría de seguridad y análisis forense de sesiones para dsh: registro completo de la cadena de invocaciones de herramientas (quién, herramienta, archivos y marcas de tiempo), reproducción con datos sensibles ocultos y análisis basado en reglas.

Connects DSH to timestamped video reading, shared queues/history and Scroll personal Bilibili workflows through an existing Video Reader installation. Windows x64 only: install the core and set VIDEO_READER_ROOT before starting DSH; the bundle does not install Python, FFmpeg, models or Bilibili credentials.

Lee vídeos con un modelo de solo texto: con ffmpeg instalado, toma fotogramas cada 0,1–10 segundos y crea hojas de contacto con el timecode real de cada imagen; extrae el audio y lo envía a iTingnao para una transcripción con marcas de tiempo (requiere ITINGNAO_API_KEY), y describe cada hoja con un modelo del host capaz de procesar imágenes. Funciona sin otro plugin de visión. Un slider del composer define el intervalo; los archivos solo de audio se transcriben sin muestrear fotogramas.

Convierte un enlace de vídeo en tarjetas de conocimiento Markdown con marcas de tiempo y enlaces al instante exacto. Requiere Python 3.10+ y yt-dlp propios. ffmpeg y faster-whisper solo hacen falta para vídeos sin subtítulos; los subtítulos exclusivos para miembros requieren cookies de inicio de sesión de Bilibili.