Plugins

Capture plein écran dans le composer DSH : sélection et annotations (rectangle, ellipse, flèche, stylo, mosaïque, texte), puis insertion, copie ou sauvegarde. OCR hors ligne par PP-OCRv6 via onnxruntime-node (repli vers l’OCR Windows), puis traduction en neuf langues avec le modèle configuré dans DSH. Sous Windows, couvre tout l’écran (barre des tâches incluse) et masque DSH. Utilise Edge/Chrome kiosk ; sinon, capture dans DSH. DSH Desktop bloque les navigateurs ordinaires par défaut : activer « Allow opening this Profile in a browser » (compatibility mode) dans les réglages du profil, sinon repli interne systématique. Windows (DSH Desktop) uniquement ; PP-OCRv6 téléchargé de ModelScope à la première reconnaissance.

Ajoute la prise en charge du kernel DSH 0.2.x aux modèles de l’application SenseTime XiaoHuanXiong et réutilise sa connexion enregistrée, sans clé API.

Interface d’assurance qualité ciblée pour l’utilisateur final, reposant sur les sessions natives de DeepSeek Harness.

Génération texte-vidéo et image-vidéo via DashScope Wanx, Volcengine Seedance, Google Veo et OpenAI Sora. Les résultats sont enregistrés dans le workspace de session ; la galerie vidéo (grille, lightbox, téléchargement, suppression) persiste après redémarrage de DSH.

Widget de coût des tokens en direct par tâche : fenêtres tarifaires pleines/creuses, coûts projetés après hausse, tableau des coûts par tâche triable, multidevise (COP/USD/CNY + ~40 autres) avec taux de change, et explication LLM en streaming en un clic des tâches coûteuses.

Remote access for DeepSeek Harness: expose this machine's DSH Web GUI through an SSH reverse tunnel and a QR gate — scan and enter. Requires your own Linux server with root SSH access plus nginx, openssl and qrencode; it rewrites that server's nginx config, and the QR link is a one-year login secret, so treat it like a password.

Adds a Vivado session preset to dsh with an FPGA engineering-discipline persona (global serialization, pure-ASCII paths, evidence-first conclusions, detached long builds) and mounts eight bundled AMD/FPGA skills from the package itself; installing the preset needs no Vivado or vivado-mcp installation.

Pipelines CI/CD par projet pour DeepSeek Harness : lister, déclencher, suivre, lire les logs et annuler. Un adaptateur Alibaba Cloud DevOps (Yunxiao Flow) est actuellement fourni.

Preset Network Engineer Assistant et skill de commandes réseau pour switchs/routeurs/firewalls : 12 fournisseurs, 96 documents (Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS, MikroTik RouterOS). Recherche prioritaire dans la KB, traduction inter-fournisseurs, lecture de topologies et captures CLI, consultation citée des manuels en ligne et annotations de risque obligatoires pour les commandes dangereuses. Répond uniquement aux sujets réseau. Suite communautaire de sososilencing/dsh-network-engineer (NOTICE.md), incompatible à l’installation avec l’upstream car ils enregistrent network-command-kb et le preset 网络工程师助手.

Transcription vocale en temps réel dans le composer de DeepSeek Harness : texte affiché pendant la parole et inséré au curseur à l’arrêt, avec choix du microphone. L’inférence sherpa-onnx est locale ; l’audio ne quitte pas l’ordinateur.

Outil Douyin pour DSH : pilote votre Chrome pour lire le fil, les commentaires et les DM, répondre dans le fil et téléverser une vidéo locale via le creator center. Chaque écriture passe par un contrôle de politique et toute publication nécessite votre clic.

Intégration Siemens NX pour DSH sous Windows : installation locale requise, testée uniquement avec NX 2512 ; les outils FE exigent les licences Simulation/Nastran. Les 71 outils créent/modifient solides, surfaces, esquisses, trous et tubes, lancent les analyses statiques et modales NX Nastran, consolident les BOM avec contrôle de jeu par paire et impriment des feuilles A3 en PDF avec vrai cadre GB. Une session NX en arrière-plan est pilotée par commandes JSON.

FanFrame (繁界, « le royaume de Fanxing ») apporte une légère finition à l’UI DeepSeek Harness Desktop pour le quotidien.

Passerelle d’appairage DeepSeek Harness. Par défaut, HTTP clair sur `127.0.0.1:3443` avec proxy inverse vers DSH local `http://127.0.0.1:3080` : aucun certificat pour un usage loopback. Production, accès intermachines et apps exigent TLS : configurer `tlsCert`/`tlsKey` et `publicUrl` HTTPS (auto-signé accepté). Caddy/Nginx en frontal peut terminer le TLS public, mais la passerelle garde besoin des clés et le proxy doit revenir en HTTPS. QR TOTP, connexion utilisateur/mot de passe, sessions glissantes avec plafonds absolus, révocation d’appareils, admin Web/journal d’audit et tunnel WebSocket. Assistant Web au premier démarrage. Tests indiqués : 171/171 unitaires, e2e en 29 étapes.

Lit vidéo/audio pour extraire métadonnées, images fixes échantillonnées, sous-titres et transcription multilingue avec étiquettes de locuteur. Capture aussi le bureau en direct en images ou en enregistrement. À la première utilisation, installe ffmpeg/whisper.cpp/sherpa-onnx et vérifie le sha256 de chaque fichier ; tout le traitement reste local. L’installation automatique et la capture du bureau sont actuellement réservées à Windows x64 ; ailleurs, les chemins ffmpeg et modèles doivent être définis manuellement.

Curseur cosmique d’effort de raisonnement pour le compositeur DeepSeek Harness. Off, Low, High et Max ont chacun leur ciel étoilé et leurs aurores, avec fondus fluides et sélection réelle du modèle par session.

Ajoute à la ligne de modèle du compositeur un curseur déplaçable d’effort de raisonnement (off/low/high/max) et applique le niveau choisi à la session DSH actuelle. Il apparaît uniquement pour les modèles proposant ces quatre niveaux.

Kit d’accès distant DSH depuis l’écran d’accueil iOS : remplace start_url du manifest PWA par /pair-app pour éviter le 401 Harness et ajoute un watchdog caché qui maintient hôte desktop et tunnel tant que le PC est allumé. Requiert @linxin666/dsh-remote-web-ui (sert /pair-app) ; scripts watchdog Windows uniquement.

Enregistre doc_ocr_sign_fix pour DeepSeek Harness sur macOS. Diagnostique/répare le chargement des extensions natives onnxruntime/cv2/pypdfium2 par le Python intégré, bloqué par hardened runtime/library validation : ajoute l’entitlement disable-library-validation, re-signe l’interpréteur et vérifie les imports. Idempotent, sauvegarde le binaire original et ne touche jamais au bundle applicatif externe.

Inspecte I/O, shapes, opset, opérateurs et taille ONNX ; benchmark avec ONNX Runtime local ou via SSH. Rapporte latence moyenne/P50/P95/P99, FPS et provider réel, avec gates PASS/FAIL FPS/P95/taille. Requiert Python 3.10+, numpy, onnx, onnxruntime, psutil ; distant : python3/numpy/onnxruntime.

Enregistre deux outils pour DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforme PDF scannés et images en texte par page, tableaux financiers avec contrôle d’équilibre et extraits de clauses de contrat via RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR cloud. `doc_preprocess` transforme un dossier de fichiers bruts en base Obsidian grâce à un pipeline en sept étapes, routing du backend et saut incrémental par sha256. Les nombres qui échouent au rapprochement sont signalés, jamais inventés. Le moteur local requiert Python avec rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 et Pillow (`pip install -r requirements.txt`) ; GLM requiert ZHIPU_API_KEY.

Intègre dans une bulle de progression du pet les événements todo et goal persistants ignorés par dsh pet. Si une session n’a jamais écrit de liste todo, affiche un résumé d’activité en une ligne. Requiert le plugin dsh web pet (@linxin666/dsh-pet >= 0.4.0).

OCR local sans envoi au cloud : expose PP-OCRv6 Medium (PaddleOCR sur ONNX Runtime, CPU) via MCP stdio sous mcp__ppocr__ocr_image et mcp__ppocr__ocr_pdf pour images et PDF multipages.

Mode vocal duplex intégral pour DeepSeek Harness 0.2 Desktop : ASR en streaming pour préparer le texte, lecture à voix haute par phrase, interruption de parole, sous-titres en direct et page de paramètres intégrée. Fork de compatibilité non officiel de dsh-voice-mode 0.7.15.