Plugin

Auto-miglioramento notturno per il tuo agente DeepSeek Harness: raccoglie offline le sessioni passate, riproduce attività ricorrenti usando il tuo budget API e consolida le skill convalidate dietro un controllo separato. Porta il motore SkillOpt-Sleep di microsoft/SkillOpt in dsh come strumenti nativi più una skill inclusa, senza addestramento dei pesi. Richiede Python 3.10+ e il motore SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Studio di contenuti per gli account ufficiali WeChat: scrittura a rotazione anti-omologazione, playbook di rimedio per bassa creatività, baseline visiva per le immagini di benedizione, pipeline gpt-image con accettazione OCR e la web API dei draft xiaolvshu misurata sul campo.

Read-only audit of the local CLI toolchain as a sidebar panel in the DSH web GUI: lists installed versions across Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv and self-updating CLIs, flags which ones have a newer release available, and shows the dependency impact for installed packages. It reports only and never runs an upgrade, so no tool on the machine is modified. The DSH plugin ships on npm as `dsh-cli-doctor`.

Plugin nativo DeepSeek Harness: invia ogni prompt alla pipeline locale di raccolta agent-feedback-loop e inietta nel contesto le regole ricorrenti compilate.

Pannello di chimica per DSH Web. Disegna strutture in Ketcher; uno script scarica la build, renderizzata localmente nel browser senza backend. RDKit calcola la molecola corrente senza chiamate al modello: formula, masse, logP, TPSA, donatori/accettori di legami H, anelli, Fsp3, centri stereogenici, controlli Lipinski/Veber, QED, avvisi PAINS/BRENK, scaffold Murcko, ricerca SMARTS, similarità, conversione, standardizzazione e pulizia batch. La scheda retrosintesi usa un backend sostituibile (Retro* per default) tramite processo JSON in/out e segnala cosa manca se non installato, senza inventare percorsi. I calcoli sono eseguiti dal pacchetto Python del repository (rdkit), da installare separatamente con pip.

Registra in un profilo DSH il server MCP stdio dsh-mol basato su RDKit e senza accesso alla rete. I 12 strumenti includono: validazione SMILES a tre livelli con diagnostica leggibile e posizioni dei caratteri, proprietà molecolari, drug-likeness e avvisi strutturali, rendering PNG/SVG, griglie di molecole, conversione SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/formula, standardizzazione con registro delle modifiche per passaggio, deduplicazione, ricerca SMARTS, similarità delle impronte e pulizia batch con rapporto per ogni riga rifiutata. La patch registra solo il server: il pacchetto Python degli strumenti va installato prima. Il README spiega `pip install` e installazione dai sorgenti; finché non è su PyPI funziona la via dai sorgenti.

Prepara chiamate di strumenti DSH esatte senza inviarle, presenta argomenti canonici completi in una Batch Review Inbox durevole, invalida le approvazioni dopo modifiche o riavvii e invia solo un digest SHA-256 corrispondente più un nonce monouso attraverso la normale pipeline di strumenti DSH.

Registra sei skill di workflow spec-driven + test-driven per DeepSeek Harness: la scrittura di specifiche OpenSpec fusa con la disciplina TDD di Superpowers in una pipeline a fasi 0-4 con gate di revisione. Zero dipendenze a runtime.

Porta ogni prompt dsh nella pipeline locale di memoria di feedback agent-feedback-loop — cattura l'insoddisfazione, la rielabora offline in riflessioni e ricollega al turno il contesto compilato delle regole di ricorrenza, senza mai bloccare un prompt. Richiede il runtime agent-feedback-loop; eseguendo poi agent-feedback-loop install i profili dsh esistenti vengono collegati automaticamente.

Ambienti di esecuzione per progetto per DeepSeek Harness: adotta o crea automaticamente un venv Python locale al progetto (.venv_local/python) e collega toolchain e variabili d'ambiente dei runtime usati da ciascun progetto (python venv / node / go) — python e pip si risolvono sempre sul progetto, mai silenziosamente sul Python di sistema.

Riconoscimento immagini configurabile per modelli DSH solo testo: i messaggi immagine vengono prima trascritti da un modello vision compatibile con OpenAI (URL di base, ID modello e chiave API impostati in una sezione Impostazioni) e poi passati al modello principale come testo, mentre viene dichiarato il supporto all'input immagine. Lo schema di autenticazione della chiave API è selezionabile (intestazioni di richiesta in stile OpenAI, Anthropic, Gemini o Azure) e la mancanza di una chiave viene segnalata prima dell'invio di qualsiasi richiesta.

Pipeline giornaliera automatizzata di contenuti per Insta360 GO 3S: acquisizione remota BLE/WiFi di riprese d'acquario, importazione wireless, valutazione qualità ffmpeg con registro delle decisioni, montaggio automatico (selezione segmenti, narrazione TTS, musica, sottotitoli) e caricamento su Bilibili tramite biliup (dry-run per impostazione predefinita).

Converte documenti Office e PDF (inclusi quelli scansionati) in Markdown strutturalmente formattato tramite una pipeline OCR con instradamento a priorità CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Usa AItelier come subagente da DeepSeek Harness: genera, modifica, esegui, esporta e importa pipeline SkillFlow. Solo client — richiede un backend AItelier già in esecuzione (Docker; vedi README).

Gestore ambienti uv nativo per DSH: crea, sincronizza ed esegui virtualenv Python dalla scheda impostazioni, con fallback pip, visibilità conda in sola lettura e anteprima sincronizzazione progetto in dry-run.

Input vocale pronto per la Cina per il composer. Richiede un bridge Python locale (pip install dashscope websockets, esegui bridge/voice-bridge.py) — il plugin da solo non funziona. Il microfono del browser trasmette PCM a 16 kHz al bridge, che esegue Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2); il testo intermedio riempie la bozza al cursore, arresto automatico al silenzio, invio automatico opzionale.

Prepara chiamate esatte agli strumenti DSH senza inviarle, presenta argomenti canonici completi in una Casella di Revisione Batch duratura, invalida le approvazioni dopo modifiche o riavvii e invia solo un digest SHA-256 corrispondente più un nonce monouso attraverso la normale pipeline degli strumenti DSH.

Audit CVE/filiera di fornitura in tempo reale per le dipendenze del tuo progetto nello spazio di lavoro (npm/pip/go), basato su OSV.dev, con uno strumento cve_audit e ri-scansione automatica opzionale al cambio del lockfile.

Suite rigorosa di ricerca matematica open: quattro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) per la dimostrazione di teoremi con audit avversariale, gestione del programma di ricerca, orchestrazione della pipeline e audit di formalizzazione Lean 4; test verificati in CI e sincronizzazione meccanica con upstream.

Agent preset: one session runs a three-phase auto-development pipeline — interactive design with parallel research subagents, goal-driven development with reviewer/developer subagents and per-package budget ledgers, then an acceptance fix loop.

Local art pipeline for DSH: drives the locally installed SD WebUI and ComfyUI backends through ten image_* tools and an Art Studio sidebar panel with an embedded ComfyUI canvas, post-processes with the Python shipped with those installs (rembg cutout, Real-ESRGAN upscale, seamless tiling), and writes Godot-ready assets with res:// paths once a project root is set.

Registers one `ocr` tool for text-only models: it runs the offline script bundled in the repo over a single image or PDF and returns the recognized text — Windows native OCR first, then RapidOCR, then Tesseract. Recognition runs locally with no network request and no API key. Needs Python 3.11 on PATH plus `pip install winocr pillow` (winocr is the preferred engine; RapidOCR and Tesseract are fallbacks). Per-line results for images, per-page results for PDFs.

Bridges DSH to a local MemVault store: core memory blocks injected into the system prompt, finished turns extracted through MemVault's own pipeline, and a panel to browse, trace, review and replay what was stored.

Bring a DSH plugin repository's build and release pipeline into the app: a sidebar panel listing each repository's latest workflow run, its releases, and how far the local checkout has drifted from the last release, with buttons to trigger a build, cut a release, publish a draft, re-run, cancel, or read the failed-step log. Drives the workflows through the machine's authenticated gh CLI, so the plugin stores no credential of its own, and which repositories are tracked lives in a config file rather than the package.