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Mode voix duplex intégral pour l'interface Web DeepSeek Harness : bascule (envoi automatique après 2 s de pause) ou dictée push-to-talk dans un brouillon modifiable avec ASR streaming zipformer2, mot de réveil optionnel ; lecture phrase par phrase via Edge TTS avec sous-titres en direct, et la parole interrompt la lecture et le tour en cours (vrai barge-in). ASR sur appareil, aucune clé API requise.

Analyse de vidéos Bilibili : métadonnées, transcription (repli ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commentaires, danmaku, et images clés nettes avec descriptions de vision locales optionnelles.

Fallback OCR local pour les routes en texte seul : lorsque le modèle de session déclare qu'il ne peut pas accepter d'images, l'image jointe est mise en cache localement et son chemin est injecté pour que le modèle puisse appeler ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime sur CPU, sans clé API, les images ne quittent jamais la machine. Silencieux lorsque le modèle peut voir les images.

OCR local pour DeepSeek Harness : collez ou joignez une image, obtenez son texte via PP-OCRv5 + ONNX Runtime, entièrement hors ligne. TUI (cc-tui) et Web.

Mode vocal full-duplex pour l'interface web : dictée par pression pour basculer ou maintien (touche d'envoi ou `Ctrl`) avec sous-titres en direct, ASR SenseVoice côté hôte via sherpa-onnx, réponses parlées phrase par phrase, et parler interrompt la lecture et le tour en cours (vraie interruption). Aucune clé API.

Saisie à une main, sans clavier, pour la zone de rédaction : maintenez le bouton de la souris enfoncé sur la zone de saisie, parlez, relâchez — le texte atterrit dans le brouillon, et glisser vers le haut annule sans laisser une phrase à moitié écrite. Pas de bouton micro à viser ni de raccourci à mémoriser ; la main n'a jamais à quitter la zone de saisie, ce qui est tout l'intérêt quand l'autre main est occupée. La reconnaissance fonctionne entièrement hors ligne (SenseVoice via sherpa-onnx, aucune clé API, l'audio ne quitte jamais la machine).

Assistant vocal pour dsh web : prononcez la phrase de réveil (par ex. « 小鲸 ») pour activer la dictée mains libres — ce que vous dites est transcrit et saisi automatiquement dans la zone de chat. Prend en charge les commandes d'édition vocales (envoyer, effacer, nouvelle ligne, arrêter la lecture) et lit à voix haute les réponses de l'assistant en chinois. La reconnaissance vocale s'exécute localement dans le navigateur via sherpa-onnx WASM, elle fonctionne donc hors ligne sans clé API.

Image and video production toolkit for DeepSeek Harness - background removal with quality tiers, local inpainting retouch, headline and logo compositing, batch platform-size exports and image QA reports; for video, AI subject matting with background replacement (RVM ONNX, plus a chroma-key path), animated titles with fade/slide/typewriter/karaoke presets, 53 transitions with stylized variants, and light-effect and grading presets with LUT support, alongside footage inventory, accurate cutting, subtitle burn-in, music mixing and platform-spec exports; it provisions its own local Python runtime through a bundled bootstrap script.

Registers one `doc_ocr_sign_fix` tool for DeepSeek Harness: on macOS it diagnoses and repairs the condition where the bundled Python cannot load native extensions (onnxruntime, cv2, pypdfium2) because of the hardened runtime and library validation, by injecting the disable-library-validation entitlement and re-signing the interpreter, then verifying the imports. Operations are idempotent and the original binary is backed up first. It never touches the enclosing application bundle.

Inspects ONNX models (inputs/outputs, shapes, opset, operators, size) and benchmarks them with ONNX Runtime on the local machine or on a remote target over SSH, reporting average/P50/P95/P99 latency, FPS and the execution provider actually used, with PASS/FAIL gates for FPS, P95 latency and model size. Requires Python 3.10+ with numpy, onnx, onnxruntime, and psutil installed (pip install numpy onnx onnxruntime psutil); remote targets need python3, numpy, and onnxruntime.

Registers two tools for DeepSeek Harness. `doc_ocr` turns scanned PDFs and images into structured text (per-page text, financial tables with a balance-sheet tie-out check, contract-clause hits) through a local RapidOCR engine or a Zhipu GLM-OCR cloud engine, and `doc_preprocess` turns a directory of raw files into an Obsidian-ready knowledge base through a seven-stage pipeline with backend routing and sha256-based incremental skipping. Numbers that fail the tie-out are reported, not invented. The local engine needs Python 3 with rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 and Pillow (pip install -r requirements.txt); the GLM engine needs ZHIPU_API_KEY.

Local OCR with nothing sent to a cloud: mounts the PP-OCRv6 Medium stdio MCP server (PaddleOCR on ONNX Runtime, CPU) as mcp__ppocr__ocr_image and mcp__ppocr__ocr_pdf for images and multi-page PDFs.

Full-duplex voice mode for DeepSeek Harness 0.2 desktop: streaming ASR to draft, sentence read-aloud, barge-in, live captions, plus an in-app settings page. An unofficial compatibility fork of dsh-voice-mode 0.7.15.

Full-duplex voice mode for DeepSeek Harness: zipformer2 streaming ASR → editable draft, Edge TTS sentence-by-sentence read-aloud with live captions, true barge-in — on-device ASR, no API key. · DSH 语音双工对话：流式识别入草稿、按句朗读+实时字幕、开口即打断，识别本地推理、无需 API Key