Plugins

Atelier de pixel art façon Aseprite : l'IA dessine les sprites trait par trait avec sélections, calques, frames d'animation, dégradés, symétrie et calques de référence, chaque étape rendue en direct en frames ANSI terminal.

Échantillonne la vidéo comme une personne, sans la télécharger : métadonnées et chapitres d’abord, images horodatées ensuite, transcription priorisant les sous-titres (ASR local seulement si la plateforme n’en a pas), tags sonores AudioSet à 527 classes et commentaires principaux. 21 outils partagent un cache disque verrouillé entre processus. Requiert Python 3.10+, ffmpeg et vidlens (pip install vidlens-mcp); si absent, propose deux corrections plutôt qu’un ImportError brut.

Preuves de médias locaux (vidéo/audio/image) : chronologie, transcription, zones. Repli par média dans meta.attempts, non silencieux : multimodal hôte→OpenAI compatible/rotation clés→ffmpeg/ASR locale→métadonnées. Cooldown auth/quota seulement ; candidat gardé en fin de chaîne, non supprimé. Masque avant troncature ; magic bytes, pas extension. vision-bridge facultatif ; enregistrement multimodal/AV inline (video_url/input_audio) dépend des peers optionnels dsh-thinking-levels et dsh-llm-openai-completions ; sinon dégradation sans erreur. Défaut distant ; strictLocalOnly garde local. ffmpeg/ffprobe et CLI ASR locale non fournis, uniquement pour le repli local ; sans eux, repli vers les métadonnées. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1 (6 rc, enum engines.dsh) ; npm dsh-media-lens.

Lit vidéo et audio locaux dans le chat. Captures, transcodages et voix off créés pendant un tour s’affichent sous la réponse finale si leur chemin figure dans commandes, sortie ou réponse ; play_video lit les autres fichiers. Cartes vidéo avec aperçu au survol, barre de recherche audio ; HTTP Range permet la recherche sans charger les longs fichiers en mémoire. Ajoute un rendu latéral car l’aperçu intégré ne lit pas mp4. look_video utilise Chrome/Edge local masqué pour planches horodatées, grandes images ou séquences courtes ; vérifie silence, faible volume, clipping, canal unique, images noires/figées et en-têtes MP4/MOV (codec, HDR, faststart) pour mobile ; correctifs ffmpeg inclus.

DeepSeek Harness plugin that compacts long chats by rendering history into compact bitmap frames a vision model can read, while keeping exact head/tail text and a searchable archive.

Télécharge les vidéos Bilibili avec yt-dlp, extrait les images clés et transcrit depuis les sous-titres du site ou faster-whisper local s’ils manquent. Enregistre la skill de résumé, activée uniquement si le message utilisateur ne contient que le lien vidéo. yt-dlp et ffmpeg dans PATH requis ; faster-whisper si absence de sous-titres.

Skill pour le radiomètre UV LinShang LS125 et la sonde UVALED-X3 : liaison 9600 8N1 rétro-ingéniérée (trames de 28 octets, CRC-16/MODBUS, commandes poll et clear), outils de capture/décodage et firmware hôte STM32F103 vérifié lisant la sonde sans l’appareil d’origine. Code et documentation rédigés par un agent IA (DeepSeek Harness).

Compression de contexte par images bitmap pour DeepSeek Harness : rend l’historique de conversation écarté en images PNG à police pixelisée, destinées aux modèles capables de vision.

Traducteur à l’écran universel pour l’interface Web DeepSeek Harness : traduit texte, attributs, Shadow DOM et iframes dans plus de 45 langues.

Génère des wireframes d'UI et des maquettes haute fidélité dans DeepSeek Harness avec des fournisseurs d'images DashScope et Volcengine sélectionnables.

Outils Sentry en lecture seule : liste des projets, recherche d'anomalies à l'échelle de l'organisation ou du projet, détail d'une anomalie, et l'événement le plus récent ou un événement précis avec une pile d'appels épurée. Les variables locales, les en-têtes et corps de requête, les chaînes de requête, les paquets et les étiquettes d'apparence sensible sont supprimés avant que l'événement n'atteigne le modèle, et les événements surdimensionnés se dégradent via le contexte source, les fils d'Ariane et les cadres plutôt que d'échouer.

Capture d'écran à double moteur pour DSH : dans le shell de bureau SSiD, un raccourci global ou la barre des tâches ouvre une superposition de sélection par cadre en plein écran (tous les moniteurs, cadres au pixel près par écran) avec annotation par cadre rouge sur place et une barre d'outils façon WeChat ; dans DSH simple (navigateur), le bouton caméra du composeur capture l'écran via getDisplayMedia et réutilise dans la page la même superposition de sélection par cadre + annotation en une seule phase. L'image rognée arrive dans le composeur de la conversation en cours via le circuit officiel des pièces jointes.

Skin de style Pokémon pour DSH Web avec cadres GBA, statut en barre de HP, panneau de niveau d'effort et palettes de couleurs personnalisables.

Boîte à outils de recherche sur les modèles du monde : inspecte les images, nomme les routes 3D/pixel/latentes, note pred vs GT, et compétences RSI / wm.yaml.

Native agent control for the DSH right-sidebar browser: semantic snapshot with stable refs, clicks/typing/key presses, shadow DOM and same-origin iframes, recorded JS dialogs, full-page screenshots, back/forward, viewport resizing, and native large-file download/upload through the Electron webview. Page control needs DSH Desktop (Electron webview); in the Web build only tab management works.

Mémoire auto-narrative en cinq segments limités (800 caractères, pas le contexte complet) : note à la première personne du modèle, profil utilisateur tiré des faits approuvés, données d’environnement séparées de l’identité, conclusions classées et habitudes. Chaque fait injecté est traçable et révocable par ID ; profil modifiable à la main, notes en lignes simples effaçables. Les faits s’estompent avec l’usage et le temps sans changer de crédibilité. Les préférences possibles sont détectées comme candidates, jamais approuvées ; conflits conservés côte à côte. Avec rappel des échanges cités, index incrémental décodant seulement les nouvelles trames, couche chaude à pointeur obligatoire, doctor des pannes, heartbeat d’injection et export/import vers une autre machine.

Capture une zone pour le compositeur sous Windows : un sélecteur couvrant tout l’écran virtuel encadre la zone (déplacement du cadre, huit poignées, Ctrl+glisser pour annoter), puis le PNG obtenu est ajouté au compositeur comme pièce jointe en attente.

Pilote Bilibili par un modèle Ollama local : choisit des vidéos dans les quotas par thème, lit sous-titres/commentaires populaires/images clés, décide si une réponse est justifiée puis publie un commentaire via cinq niveaux de sécurité. Lancé par dsh-schedule ; outils d’écriture non enregistrés si les commentaires sont désactivés. v1.1 vérifie le droit d’écriture avant chaque envoi, publie atomiquement, conserve les erreurs de contrôle risque comme pause et revérifie le style de persona à la fin. Nécessite Python 3.10+ et requirements.txt du dépôt.

Animation mathématique et scientifique générée par code pour DSH. Six tools couvrent la vérification de l’environnement et l’auto-réparation des dépendances, le rendu Manim/manimgx en frames de storyboard ou MP4, l’inspection par contact sheet des images noires/surexposées et la vérification d’identités par SymPy. Inclut trois skills (topic routing, design spec, QA rubric), scaffold avec timeline et narration, validation des exigences avant rendu et cinq styles.

Fournit à l’IA DSH des images vidéo horodatées, de l’audio et l’analyse des paroles pour Bilibili, YouTube et les fichiers locaux. Import chiffré de session navigateur, reprise du visionnage, résolveurs de sites enregistrés et gestion native du cache. FFmpeg et ffprobe doivent être dans PATH ou configurés dans les réglages du plugin.

Réplique les frames de streaming de l’assistant (deltas, blocs, commits et limites de tour) vers une destination NDJSON configurable pour des consommateurs externes.

Affiche dans la conversation le HTML/CSS/JS produit par l’agent dans des iframes sandboxés, avec POST et SSE vers le modèle et des modèles réutilisables.

Volet Android en direct à côté de la conversation DSH : flux H.264 scrcpy et taps de l’agent vérifiés par captures d’écran et arbre UI. Captures, enregistrements et preuves de débogage sont enregistrés dans un seul dossier hôte. Les sessions de débogage conservent vidéo segmentée, logcat complet et images par action. Émulateurs et téléphones USB pris en charge, coopération humain-agent, loopback uniquement.