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Outil display_file côté modèle qui affiche 36 extensions de fichiers en ligne dans l'interface web : images avec lightbox et zoom au clic, vidéo avec navigation, audio, PDF, fichiers Office et OpenDocument convertis en PDF sur l'hôte via LibreOffice, et HTML local dans un cadre isolé ; les octets sont diffusés depuis une route HTTP signée avec prise en charge des plages, et PNG/JPEG/WebP/GIF entrent aussi dans le contexte du modèle sur les routes compatibles images.

Conversion locale d’images, PDF, données, audio/vidéo et fichiers Office via outils d’agent et glisser-déposer. La version 1.0.x cible DSH Desktop 0.2.1-rc.5 ; certaines conversions nécessitent des outils externes.

Crée des présentations en pilotant via UNO le LibreOffice installé au lieu d’écrire de l’OOXML en JavaScript. lo_build ouvre un vrai document Impress depuis des diapositives structurées et exporte PPTX/ODP modifiables, PDF et PNG par diapositive ; lo_render relance le rendu des PPTX/PPT/ODP existants ; lo_convert convertit les formats Office ; lo_probe indique le chemin détecté de soffice, sa version et le pont UNO ; lo_config modifie les paramètres enregistrés. Vérifié avec LibreOffice 26.8.1.1. Utilise le Python fourni, sans Python système, et conserve un processus soffice actif entre les appels. Vérification complète uniquement sous Windows ; sous Linux, utilise system python3 et requiert python3-uno.

Outil PowerPoint axé sur le design : six outils pptx_* transforment un brouillon deck.json en .pptx modifiable, ajoutent des arrière-plans IA, illustrations détourées et décorations, vérifient mise en page et contraste, rendent des aperçus et permettent de relire les pages avec un modèle de vision configurable. Cartes de chat et page de réglages dans la Web UI. Nécessite DSH Desktop 0.2.1-rc.2+ (pptx_render utilise son LibreOffice Kit intégré) et une clé API Agnes ou ModelScope pour générer les images.

Deck-generation skill for the National College Student Career Planning Competition. It takes a contestant's profile, materials and photographs, drafts a page-by-page outline for confirmation, then renders a 15-20 page reading-type PPTX (under 15 pages is flagged as a page-count error) using 17 page types, three built-in themes or a user-supplied template; the build audits the estimated layout (text overflow, per-page word count, missing evaluation dimensions, material gaps) and the rendered PDF is checked again for out-of-bounds and overlapping text. Requires Python 3.9+ with python-pptx, python-docx and Pillow; LibreOffice (soffice) and pdftotext are optional for the PDF layout re-check.

DSH File Converter : conversion locale de fichiers parmi plus de 1 000 paires de formats via 20 chaînes d’outils ; les tools du modèle convertissent, consultent la matrice des formats et vérifient la disponibilité des convertisseurs.

Preset PowerPoint de bout en bout pour DeepSeek Harness : création de decks modifiables, modifications préservant les modèles, rendu et contrôle qualité structurel. Python 3.10+ et installation des dépendances de `requirements.txt` requis ; rendu avec LibreOffice et pdftoppm, OCR des documents scannés avec Tesseract.

Convertit DOCX en PDF sans Microsoft Office, LibreOffice ni réseau avec le moteur Rust/Skia dxpdf. Répare l’OOXML invalide selon le schéma produit par WPS Office et rétablit les pages blanches insérées par Word aux sauts de section pair/impair. Python 3.8+ dans PATH et `pip install dxpdf lxml` requis.

Révisez les Word, PowerPoint, PDF et HTML générés par IA dans l’aperçu officiel : encadrez les problèmes, modifiez le texte sur place et transmettez les notes à l’agent. PDF et images : annotations uniquement. L’édition nécessite le kit LibreOffice fourni avec Harness et Python.

Extrait les sous-titres plateforme/IA de Bilibili ou utilise en fallback des sous-titres externes/incrustés, l’ASR ou l’OCR, puis produit Markdown, Word, PDF, TXT, SRT ou JSON avec horodatage, alignement bilingue et rapport qualité. Nécessite Python 3.10+. Les sous-titres plateforme/IA exigent le cookie SESSDATA Bilibili ; OCR/ASR/PDF nécessitent ffmpeg, faster-whisper et LibreOffice ou reportlab.

Skill de reproduction d’articles et de génération de code en balistique intérieure et extérieure. Nécessite LibreOffice Kit pour le rendu PDF et une clé API vision (p. ex. Qwen-VL) pour l’OCR des formules.

Enregistre un outil `office_audit` dans DeepSeek Harness. Recalcule les formules avec LibreOffice Kit inclus, puis audite les valeurs : erreurs de formule, références de feuilles rompues, cohérence des formules, constantes codées en dur, formats/unités incompatibles, équilibre du bilan, report des bénéfices non distribués, rapprochement de trésorerie, sous-totaux des flux de trésorerie, conventions des tableaux de ratios et problèmes de nettoyage. Classe les constats par gravité et cellule ; une feuille de constats peut être ajoutée à une copie. Le classeur source n’est jamais modifié. Nécessite Python avec openpyxl et LibreOffice Kit inclus.

Base locale d’abord pour DeepSeek Harness : importe Word/PPT/Excel/PDF (texte ou scan), EPUB, MOBI/AZW3 ; produit du Markdown ancré, qualité/confiance OCR et ordre PDF par colonnes. Wiki gérée par LLM (règles schema.md, index.md automatique, log.md en ajout seul, notes typées avec sources/backlinks), confiance high/medium/low pour le classement et alertes low ; recherche classée/inter-KB, lecture/édition précise, export md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 nécessite Calibre ; anciens .doc/.ppt, Word/PowerPoint sous Windows ou LibreOffice sous Linux. Les modèles OCR se téléchargent au premier usage des PDF scannés.