Plugin

Trasforma un salvataggio Minecraft Java in una copertina o animazione Blender. Cerca terreno pianeggiante nei file regione .mca, esporta il terreno in OBJ e avvia Blender headless con materiali MCprep, rig personaggio BPS e illuminazione a tre punti. Dopo ogni render, OpenCV controlla orientamento, contatto col suolo, esposizione, illuminazione e composizione; se un controllo fallisce, ripete il render con parametri corretti. Richiede Blender 4.2 LTS o successivo e Python 3.10+ con opencv-python e numpy; al primo avvio il comando incluso prepara gli asset Minecraft.

Fork di fourzkw/dsh-drawai che mantiene canvas .drawio modificabile e due strumenti Agent, aggiungendo un secondo engine di vettorizzazione al tracer: clustering gerarchico dei colori, fitting spline Bezier e precisione per canale. Tre livelli selezionabili per disegno; PSNR misurato ~18, 38, 46 dB sullo stesso frame 1920x1080 (upstream ~26 dB). Parallelismo worker da cap 4 a metà dei core logici. Il tracer originale resta default e adatto ai video interi; il nuovo produce file centinaia di volte più grandi.

Esegue in DeepSeek Harness i comandi slash .claude/ e le regole permissions.deny di un progetto Claude Code. Espande $ARGUMENTS, argomenti posizionali e riferimenti @file nel turno successivo; blocca prima dell’esecuzione le chiamate corrispondenti. Verifica ogni servizio host e riduce solo la funzione interessata se manca registry, servizio directory o status TUI.

Richiede Python 3.12+; Xiaohongshu richiede backend xiaohongshu-mcp e accesso QR (ffmpeg/OCR facoltativi). Legge in batch note Xiaohongshu e articoli account pubblici WeChat: testo, OCR locale delle immagini, testo dei frame video, esempi di commenti, output JSON/Markdown strutturato e URL originale per risultato. Sola lettura: non pubblica, non mette like, non segue né commenta.

refkit_search: Ricerca riferimenti per DeepSeek Harness su 24 fonti aperte di immagini/video/audio/testo; ogni risultato riporta licenza normalizzata e giudizio per l’uso previsto. `refkit_rights` ricontrolla la licenza per un altro uso. Chiavi delle fonti e tuning ricerca in Settings. 11 fonti su 24 richiedono API key; il verdict viene restituito solo se si indica l’uso previsto. Supporta DSH `^0.1.7-rc.2 || ^0.2.1-rc.2` (testato su entrambe).

Genera motion graphics da una sessione DSH con engine Miran Fann tramite MCP, con pagina impostazioni e skill di motion design. Richiede installazione separata (npx miran-fann setup) e login.

Diagnostica HAR offline con alias endpoint, indici originali delle voci e prove HTML/JSON minime; non registra né riproduce richieste.

Legge Bilibili e Douyin da una sessione. Bilibili usa API firmate WBI tramite un pacer condiviso (4 req/s, cooldown per host dopo 412) per video, feed, ricerca, autori, commenti, danmaku e sottotitoli. Hot list, video, feed e ricerca Douyin sono resi in Edge avviato localmente via CDP.

Runtime decisionale System One per dsh. Strumenti veloci non generativi (choice, score, screen, gate) su gateway locale o hosted; senza che il modello debba invocare nulla, riduce automaticamente output sovradimensionati per segmenti, rifiuta chiamate identiche dopo stallo confermato da System One, verifica dichiarazioni di completamento con prove reali e corregge retry falliti. npm: dsh-harness-reflex (plugin) e harness-reflex (core, anche server MCP stdio).

Modpack stile PCL per plugin DSH: esporta un piccolo manifest .dshpack.zip dei plugin terzi scelti con versioni; l’importazione mostra un’anteprima prima della reinstallazione.

Controllo della toolchain FPGA Gowin (高云) 1.9 per dsh con 15 strumenti: ambiente/licenza, audit .gprj/.cst sulla piedinatura reale GW1N, sintesi e place-and-route batch gw_sh, report PnR, scansione/flash JTAG con programmer_cli, Tcl gw_sh arbitrario e acquisizione GAO. Include skill gowin-fpga e tre note di campo. JS puro, zero dipendenze runtime.

Verifica netlist .enet JLCEDA (EasyEDA) per etichette net errate, net scollegati, rail di alimentazione orfani, polarità pin in conflitto e cablaggio feedback di amplificatori pienamente differenziali.

Archivio dei risultati tool guidato dal modello. Oltre la dimensione impostata, il risultato riceve un ID breve (#a1b2c3d4); il modello archivia quelli non più utili in archives/ della sessione e il contesto mantiene uno stub recuperabile col percorso. Gli originali restano nel log append-only. Settings mostra statistiche per fascia, soglie senza riavvio e promemoria condizionale. Il pannello statistiche richiede dsh-better-sidebar.

Strumenti Genspark per DeepSeek Harness tramite @genspark/cli: ricerca/crawl web, generazione immagini/video/audio, analisi media, ricerca X/Instagram/Reddit e elenco modelli. 17 strumenti tipizzati e 18 comandi /genspark-*. Richiede @genspark/cli installato e autenticato (gsk login) oppure GSK_API_KEY.

Mappa open with per estensione DSH: schede di consegna, anteprima laterale e revisione modifiche aprono l’app scelta; il default del doppio clic Finder su macOS resta invariato. Regole in Settings, salvate in ~/.dsh/open-with.json; mostra posizione file continua a usare Finder.

Traduce i prompt dell’utente prima dell’invio e riporta ragionamenti e risposte del modello nella lingua utente tramite API di traduzione o modelli DSH configurati. Toggle separati per contenuto e menu Composer.

Motore di estetica frontend con 17 strumenti nativi: libreria di prove con 118 palette abbinate per registro, direzioni di design pagina tra registri e quattro gate meccanici (contrasto WCAG, simulazione daltonismo, rilevamento AI slop, scorecard) con verdetti legati al digest. Include design token semantici, audit pagine, palette CVD per grafici, scala tipografica CJK, confronto render/token e motivazione delle misure. Tutto locale, senza rete; richiede Python 3.8+.

Sposta plugin DSH tra macchine e profili: il bundle include i sorgenti locali e reinstalla quelli remoti per versione, con restore.mjs dedicato. Può anche copiare su altro profilo o impacchettare l’intero ambiente (config, memoria, sessioni, allegati, sorgenti) in volumi con checksum e script di ripristino.

Sincronizzazione Git della configurazione DSH tra dispositivi: salva impostazioni, manifest, lockfile e skill in un repo privato; acquisizione/applicazione/pull/ripristino con un clic e rebuild plugin da pnpm-lock.

Workspace per pianificare viaggi per DeepSeek Harness: mappa con tappe giornaliere, strumenti roam_* per bozza, revisione e adozione dell’itinerario, sidecar MCP opzionali per biglietti ferroviari e note Xiaohongshu.

Passa un file locale al selettore di qualsiasi programma: attende la finestra nativa Open, incolla il percorso dagli appunti, lo rilegge carattere per carattere e verifica prima di confermare. Destinazione sempre esplicita, ogni passaggio documentato. Solo Windows (EnumWindows / UI Automation).

Gate di rilascio per qualità risposte IA. Due modalità: riprodurre un archivio VeriScope col gate Python originale oppure applicare con solo Node una soglia all’export Ragas per riga, senza VeriScope, Python o pandas. Restituisce PASS/FAIL/REVIEW con prove e ricevuta ricontrollabile; soglie per riga e confronto decimale esatto. Non rivaluta né chiama modelli; REVIEW non diventa mai PASS.

Archivia i tuoi post QQ Zone in una libreria locale, divisi in pensieri, sogni e recensioni (consigli libri/film); ogni colonna si corregge separatamente e annullare non tocca le altre. Include un viewer Web privato con password, recupero dei post lunghi troncati dall’API a circa 500 caratteri, conteggio parole per anno/mese e backup locale degli allegati per lettura offline. Il cookie resta solo su questa macchina.

Condivide la memoria di progetto omp (oh-my-pi) con DSH: inietta le stesse parti di memory_summary.md e learned.md e learn scrive nello stesso learned.md. Prudente per default: non elimina, rifiuta l’espulsione al limite di 100 lezioni omp, scrive byte fedeli con verifica CAS e non crea la directory memoria omp. Test black-box: stesso prompt e stessa risposta da omp e DSH; senza memoria entrambi si sono astenuti.