Plugin

Filtra le skill per tag: assegna tag e passa a ogni workspace o conversazione solo il sottoinsieme selezionato da un’espressione booleana (per esempio `pdf + docx` o `aegis * plugin`). Le skill escluse vengono negate nel catalogo del modello con deny-shadow, non solo nascoste nelle impostazioni; quelle fuori espressione possono comunque essere aggiunte a mano o disattivate forzatamente. `tagging-skills`, incluso, insegna all’agent a derivare un set di tag dalla macchina usata.

Mostra in anteprima un OpenWiki del workspace nella barra laterale destra di DSH Web: rileva la directory wiki, la serve con il reader ufficiale `openwiki visualize` su una porta loopback e la incorpora nella propria scheda. Confronta le versioni installate di openwiki e DSH con minimi configurabili e controlla nel registry gli aggiornamenti del plugin.

Legge e scrive documenti cloud WPS 365 (smart documents e .docx/.xlsx/.pptx) tramite wps365-cli installato localmente, verificando i conflitti prima della scrittura. Richiede un account aziendale WPS 365.

Knowledge base e conversione DocChain: ricerca per nome file, contenuto e metadata; ricerca per doc_id/nome e lettura; elenco topic; upload in blocco; conversione in Markdown; ricerca per somiglianza immagini e descrizioni per documento in sidecar Markdown; deep research. Ogni funzione script è anche un tool DSH nativo in-process: doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown. Le impostazioni gestiscono più ambienti con indirizzo/credenziali propri, passaggio con un clic e topic preselezionati per ambiente. Servono URL del servizio docchain e API key, tranne doc2markdown. Le descrizioni immagini richiedono anche un endpoint multimodale compatibile OpenAI (modello gateway interno predefinito, configurabile).

Registra due tool per DeepSeek Harness. `doc_ocr` converte PDF scansiti e immagini in testo per pagina, tabelle finanziarie con verifica del bilancio e corrispondenze di clausole contrattuali tramite RapidOCR locale o Zhipu GLM-OCR cloud. `doc_preprocess` trasforma una directory di file grezzi in una knowledge base Obsidian con pipeline a sette fasi, routing backend e salto incrementale basato su sha256. I numeri che non tornano vengono segnalati, non inventati. L’engine locale richiede Python con rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 e Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM richiede ZHIPU_API_KEY.

Fa vedere davvero un video al modello: ffmpeg locale campiona immagini con timestamp e faster-whisper trascrive l’audio, così l’agent legge i pixel reali fotogramma per fotogramma invece di fidarsi di un riepilogo testuale. Tutto locale, niente upload; segnala quando l’audio non contiene parlato. Solo Windows; richiede Python 3.10+ e ffmpeg. Il primo video_eyes_setup scarica circa 700 MB (faster-whisper e il modello).

Aggiunge il preset Agent visible-browser (persona e tools per navigare, compilare moduli, cliccare e acquisire screenshot con Playwright MCP) e un blocco che rifiuta ogni chiamata browser negli altri preset finché l’utente non approva la Session con browser_access incluso. Il bundle monta il provider Playwright MCP. La pagina impostazioni Plugins e il tool browser_source passano a runtime tra Microsoft Edge (predefinito), Chromium incluso in Playwright ed endpoint CDP. Richiede la riga condivisa di registrazione browser-use nel profilo (un provider per processo).

Installa la skill codex-cua per usare Codex computer use da DeepSeek Harness: controlla Chrome e app macOS native tramite il runtime incluso nell’app desktop ChatGPT/Codex. Include un client di sessione persistente e un controllo autonomo doctor. Richiede app ChatGPT/Codex con estensione Chrome, Python 3.9+ e macOS.

Registra un tool `office_audit` per DeepSeek Harness. Ricalcola le formule con il LibreOffice Kit incluso e controlla i valori: errori formula, riferimenti a fogli rotti, coerenza delle formule, costanti hardcoded, formati numerici/unità discordanti, equilibrio patrimoniale, variazione utili trattenuti, riconciliazione cassa, subtotali del cash flow, convenzioni delle tabelle di indici e problemi di pulizia dati. Ordina i rilievi per gravità e cella; facoltativamente aggiunge un foglio di rilievi a una copia. La cartella sorgente non viene mai modificata. Richiede Python con openpyxl e LibreOffice Kit incluso.

Registra un tool `context_extract` per DeepSeek Harness. Comprimi documenti grezzi lunghi (report finanziari, contratti, libri contabili) in Markdown strutturato denso più JSON con metriche chiave, tabelle, clausole numerate, entità e avvisi di verifica, così i passaggi successivi non rileggono l’originale. Rileva e tratta separatamente bilanci, contratti legali e registri aziendali; verifica bilancio e cassa e segnala le discrepanze senza correggerle di nascosto. Solo lettura, non modifica mai il file sorgente. Richiede Python con openpyxl e python-docx.

Richiede Claude Code installato e autenticato su questa macchina. Delega attività di programmazione all’agent Claude Code locale tramite Claude Agent SDK, segnala i file modificati, consente il ripristino con un solo comando e aggiunge l’opzione Claude Mode al composer.

Attiva o disattiva il server rea-mcp dall’intestazione sessione della DSH Web UI o dallo strumento agent rea_mcp_toggle. Con REA spento, i 170 schemi degli strumenti mcp__rea__* non vengono più inviati a ogni richiesta (il payload tools scende da circa 722 KB a circa 95 KB) e il processo figlio REA termina. La scelta è salvata per profilo e ripristinata all’avvio tramite un’espressione disabled a livello di riga.

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.

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.

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.

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.

Collega il server MCP Cua Driver a DSH: installa cua-driver se manca, lo avvia via stdio col client MCP integrato e registra 60 strumenti accessibili per finestre, input, menu e browser, più workflow skill e guida unica ai permessi macOS.

Legge plugin, server MCP e skill installati, li raggruppa per capacità e indica il preset adatto; su richiesta può registrare un preset per categoria.

Legge, modifica, esporta e verifica progetti Excel VBA tramite una vera istanza COM di Excel: moduli, codice UserForm, procedure, export .frm/.frx. Solo Windows; richiede Excel desktop, Python 3.10+, pywin32 e AccessVBOM=1.

Collega DeepSeek Harness al server MCP ufficiale Vercel via OAuth, con caricamento strumenti su richiesta per Agent, schemi ridotti, risultati lunghi paginati e 34 skill Vercel incluse.

Riunisce cinque strumenti DSH pronti per la produzione in un plugin (8 slot): regressioni Git (introduzione, modifiche recenti, bisect, età blame), decoder stack trace con contesto locale, validatore YAML/ENV/properties con suggerimenti, escape shell multipiattaforma (POSIX/PowerShell/cmd) e audit SQL MyBatis Plus (N+1, @Transactional mancante, LIKE iniziale %, SELECT *, WHERE assente). Zero dipendenze npm, tutto offline; sicuro in concorrenza tranne bisect. Sottoplugin installabili singolarmente: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Livello di affidabilità per automazione GUI Windows: verifica finestra minimizzata, in primo piano o scalata DPI e gestisce coordinate e ordine di attivazione per clic e digitazione. Senza dipendenze, solo locale.

Aggiunge download_file per scaricare un URL con 16 connessioni aria2c e ripiegare su un singolo flusso se aria2 manca. aria2c va installato separatamente; il canale aria2 non verifica i certificati TLS.

Memoria locale per DeepSeek Harness: archivia per argomento e collega voci correlate; il richiamo ordina per similarità degli embedding, usando le parole se manca un modello. Dati in SQLite locale.