Plugin

Trasforma un video (file locale o link Bilibili/yt-dlp) in una griglia di storyboard consultabile: celle numerate, timestamp esatti, trascrizione per cella e inviluppo audio sulla stessa timeline. video_zoom rilegge qualsiasi intervallo a risoluzione superiore, così un modello solo testuale può esaminare il video invece di leggere un riepilogo.

Fork ad alte prestazioni di SAOS-3624/dsh-video-storyboard: installa questo oppure l'upstream, non entrambi. Trasforma un video in griglie storyboard indirizzabili (celle numerate, timestamp e riga di trascrizione per cella, inviluppo audio). Richiede Node 20+ e ffmpeg/ffprobe nel PATH; senza traccia sottotitoli serve un endpoint ASR configurato.

Memoria a lungo termine per dsh tramite un servizio Hindsight locale. Ogni turno viene conservato con orario locale e i ricordi pertinenti, riordinati considerando il tempo, sono richiamati nel contesto prima delle risposte. Ogni area usa una memory bank, condivisibile tra aree e con nomi cinesi. La conservazione è configurabile (predefiniti: messaggi utente e risposte IA); la cronologia si importa solo su scelta. Include configurazione in tre passaggi con distribuzione locale in un clic (uv + Python 3.12), scheda di stato laterale e pannello per cercare i ricordi. I modelli predefiniti di embedding e reranking richiedono una chiave API SiliconFlow; al momento è verificato solo Linux.

Contesto orario in una riga per DeepSeek Harness: ogni turno inizia con Current time (giorno, data, ora, offset UTC, fuso IANA) e termina con Turn ended. Il modello conosce ora, data e intervallo tra i turni senza chiedere.

Ponte del canale Feishu (Lark) fail-closed: chatta con un bot e ricevi le risposte dell'agente dsh — con approvazione opzionale degli strumenti human-in-the-loop (schede Allow/Deny prima di ogni chiamata bash, timeout fail-closed). Integrazione esclusivamente con l'SDK Python ufficiale (versione fissata); whitelist con negazione predefinita, verifica di firma/timestamp/replay dei webhook, sessioni persistenti per chat; verifica giornaliera di compatibilità con l'SDK più recente; documentazione bilingue.

Mostra sotto il composer il costo CNY in tempo reale della sessione. Ogni messaggio assistant è calcolato in base al modello che lo ha generato e alla tariffa di punta o fuori punta dell’orario del suo timestamp. In Settings si modificano i sei prezzi di ogni modello; i modelli senza tariffa iniziano con ~ perché conteggiati alle tariffe Flash.

Campiona i video come una persona senza scaricarli: prima metadata/capitoli, poi frame con timestamp, transcript prima dai sottotitoli (ASR locale solo se la piattaforma non li offre), tag audio AudioSet a 527 classi e commenti principali. 21 tool condividono una cache su disco con lock interprocesso. Richiede Python 3.10+, ffmpeg e vidlens (pip install vidlens-mcp); se manca propone due soluzioni invece di un ImportError nudo.

Arricchisce automaticamente i model channel di DeepSeek Harness: dopo aver aggiunto un provider channel non serve impostare manualmente per ogni model contextWindow, maxTokens, input multimodale [text, image] e livelli reasoning effort {low, high, max}. Aggiorna al salvataggio, con pagina Settings UI e backup datati.

Pins each message's action row — copy/like/dislike/branch controls, timestamp, and third-party additions — so it stays visible without hovering.

Native DSH /side conversation tabs with a clean transcript and inherited context, hidden from the main session list using independent Session forks and the official chat UI, with timestamps, token usage, streaming and the command menu. Extracted from dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT); do not enable it alongside dsh-better-sidebar's own /side entry — the two command entries conflict, so stop one before using the other. Requires Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 and dsh-delete-session for confirmed permanent cleanup.

In-chat image viewer for DeepSeek Harness: wheel and trackpad pinch zoom at the pointer, two-finger and drag panning, gallery navigation, downloads named from the image description and timestamp, and opening workspace originals in the system default app.

Plugin DeepSeek Harness (DSH): inserisce in ogni nuova sessione uno snapshot locale, limitato e con timestamp del Second Brain (identità, fingerprint dello stato, riferimenti). Sola lettura, nessuna scrittura, errori espliciti, zero dipendenze.

Fornisce all'IA DSH fotogrammi video con timestamp, audio e analisi dei testi per Bilibili, YouTube e file locali. Importa sessioni browser crittografate, riprende la visione, salva resolver dei siti e gestisce la cache nativa. FFmpeg e ffprobe devono essere nel PATH o configurati nelle impostazioni del plugin.

Inietta in ogni prompt l’ora locale esatta, timestamp, relazione tra i giorni e intervallo di recenza del precedente messaggio utente. /time stampa il blocco inserito.

Attività temporanee con un clic per DeepSeek Harness: ognuna crea uno workspace usa-e-getta con timestamp e una sessione dedicata, mostrati come nodo nativo nella barra laterale.

Osservabilità di fatturazione e uso agenti per dsh Web: registra scansionando direttamente i log sessione con zstd, timestamp per evento e doppia deduplicazione watermark + `lastSeq`. Profili tariffari multi-account per provider/modello, badge live per finestra che legge l’ID sessione tramite React fiber, dashboard glassmorphism con sparkline a 14 giorni, avvisi budget, saldo relay e libreria prezzi ufficiale da 332 modelli.

Aggiunge il pulsante Long text alla barra strumenti del compositore: scrivi o incolla il contenuto in un editor sovrapposto; al salvataggio viene scritto in `<workspace>/.dsh-longtext/<timestamp>_<title>.md` e nel compositore viene aggiunto un riferimento di percorso `@` al file, lasciando il testo lungo fuori dalla conversazione.

Scheda conversazione per DeepSeek Harness Web con date solari/lunari, ganzhi di anno/mese/giorno, zodiaco cinese, 24 termini solari, festività, giorni festivi cinesi inclusi i recuperi lavorativi, meteo di più città, convertitore epoch↔data con fuso orario e storia offline “accadde oggi” da fonti gratuite, senza API key.

Libreria skill in un pannello flottante: schede skills/call ledger/quick start. L’utente sceglie la radice dal selettore nativo (predefinita ~/.dsh/skills; nessun percorso fisso). Categorie a due livelli, raggruppamento manuale/keyword/IA e vista albero/elenco solo visivi (nessun file spostato). Legge il frontmatter SKILL.md, cerca nome/descrizione/testo originale e apre il file. Attivazione per skill/categoria/libreria modifica disable-model-invocation, salva prima SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> e ripristina in caso di errore. Ledger separa auto/manuale, registra esiti da tools/result, mostra conteggio/tasso/trend/classifica e riusa un file esistente. Hot reload. Impostazioni: mostrare/nascondere tre sfere, recuperare quella fuori schermo, scegliere tra 130 skin comuni.

Riattiva automaticamente l’agente principale dopo il riavvio del servizio DSH: confronta gli orari dell’ultima esecuzione e invia un avviso di ripristino con il tempo di inattività in forma leggibile, così il lavoro interrotto riprende. Funziona con cordis ctx standard ed è pronto per DSH Desktop impacchettato.

Audit di sicurezza e analisi forense delle sessioni dsh: registrazione completa della catena di invocazioni degli strumenti (chi/quale strumento/file/orari), riproduzione con dati sensibili oscurati e scansione basata su regole.

Connects DSH to timestamped video reading, shared queues/history and Scroll personal Bilibili workflows through an existing Video Reader installation. Windows x64 only: install the core and set VIDEO_READER_ROOT before starting DSH; the bundle does not install Python, FFmpeg, models or Bilibili credentials.

Legge video con un modello solo testuale: con ffmpeg installato campiona fotogrammi ogni 0,1–10 secondi in contact sheet con il timecode reale di ciascun frame; estrae l’audio e lo invia a iTingnao per una trascrizione temporizzata (richiede ITINGNAO_API_KEY), quindi descrive ogni foglio con un modello host capace di immagini. Funziona senza altri plugin vision. Uno slider nel composer imposta l’intervallo; i file solo audio sono trascritti senza campionare fotogrammi.

Trasforma un link video in schede di conoscenza Markdown con timestamp e backlink al momento esatto. Richiede Python 3.10+ e yt-dlp forniti dall’utente. ffmpeg e faster-whisper servono solo per video senza sottotitoli; i sottotitoli per i membri richiedono cookie di accesso Bilibili.