플러그인

DeepSeek Harness용 플릿 콘솔입니다. 로컬 dsh 페이지 하나에서 여러 원격 dsh 장비를 관리하며 유휴/실행 상태, 새 탭 없이 화면 내 전환, keep-alive iframe, 장치 간 세션 읽기, 원클릭 새로고침/재시작, 컨트롤러/관리 대상 역할 분리를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 차분한 읽기 화면입니다. process 자동 접기, 미니맵 스타일 메시지 탐색, 페이지 내 검색, 통합 오류 카드, sandbox iframe에서 실행되는 생성형 MCP Apps(SEP-1865)를 제공합니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. Bilibili 키워드 동영상 검색, 동영상 메타데이터, 자막 transcript, 직접 재생 URL, 멀티모달 프레임 보기(bilibili_search / bilibili_video / bilibili_subtitles / bilibili_playurl / bilibili_frames)를 제공합니다. 기본적으로 익명 사용.

DSH용 브라우저 로컬 오디오/비디오 툴킷 — FFmpeg.wasm으로 프레임 추출, 썸네일 캡처, 이미지 압축 및 클립을 GIF로 변환합니다.

Registers the video-studio skill in the DSH skill catalog. It builds a Chinese-narrated video from a script: edge-tts synthesizes the narration, the timeline is derived from each line's measured audio duration rather than estimated from text length, Pillow renders every frame deterministically and pipes the raw frames to ffmpeg as rawvideo, burned-in subtitles and SRT/ASS export come from that same timeline, physical-model sound effects and a generated score are mixed sample by sample with numpy, and QA runs in four layers: container, signal, temporal and page level (the page layer only when the browser engine is used). An optional Playwright-driven browser engine renders the whole film as Canvas2D instead, sending PNG frames through image2pipe. Needs network access for the narration, ffmpeg on PATH and Python with numpy, Pillow and edge-tts; the browser engine also needs Playwright with a local Edge/Chromium.

Drives Windows apps through accessibility controls instead of pixels, with a takeover overlay that frames the window being driven, marks each action with a ghost cursor, and stops on Esc; a browser lane adds sign-in profiles, saved state, and attach-to-my-Chrome. Windows only, and DSH must be run as Administrator for the desktop lane.

Downloads a video link, samples frames from it, and transcribes the speech with Groq Whisper so an agent can answer questions about what the video shows; long audio is split into 15-minute windows to stay under the upload limit, and frames still come back without a key, which only the transcript needs. Needs ffmpeg, ffprobe and yt-dlp on PATH.

A conversation-view tab for turning one local reference video into a human-curated shot list. ffmpeg scdet finds shot boundaries, each shot gets one timecoded thumbnail, you untick what you do not need, and the export writes frames.csv (UTF-8 BOM), shots.json, numbered JPEG frames and a labelled contact sheet. Local-only, no upload, zero runtime dependencies, 39 node --test tests including a real-ffmpeg integration case. Requires ffmpeg 5.1+ (with ffprobe) installed separately.

Pull frames and audio out of a local video with ffmpeg and hand back plain file paths, so the agent can look at the frames with its own vision. Five tools: probe, evenly spaced frames, one frame at a timestamp, scene-change frames (the practical version of frame-by-frame), and audio extraction. No models, no uploads, no routing guesswork.

Serial-port toolkit for DSH - 9 tools plus a web UI where an AI agent and a human share one UART line, with auto port matching, hex/text frames, timestamps, scheduled sends, rule-based auto-recovery and appearance themes. The serial engine runs on Python 3.8+ — DSH's bundled interpreter is used when present, otherwise python / py -3 on PATH.

Runs the local llama.cpp Qwen3.5-4B from a Settings page — Windows only, NVIDIA GPU (8 GB VRAM handles the 4B Q4) — with start, stop and restart, launch parameters, deployment paths with a presence check, provider-route and compaction-policy sync in the profile patch, a loopback request-capture proxy, and a local_worker tool that hands translation, OCR and video-frame chores to the local model by file path. Needs llama-server.exe (verified on b12069) and Qwen3.5-4B GGUF + mmproj files on disk; video frames also need ffmpeg.

Screen frames, log lines and (on Windows) key/mouse input on one millisecond timeline: record, mark the failing seconds, box the problem on the frame, then hand the agent a keyframe strip, an animated GIF and the aligned log slice.

Local video understanding for agents: extracts keyframes adaptively based on motion and pauses, inspects any timestamp at full resolution, and aligns visuals with dialogue from embedded subtitles or configured ASR. Requires ffmpeg and ffprobe; clips without subtitles also need a transcription engine for dialogue (a ~190 MB local whisper model, a cloud API key, or the official voice-input model).

Local searchable archive of DSH chat history: decodes the multi-frame zstd session logs (thousands of concatenated frames), extracts user and assistant text into SQLite, and exposes sync / search / stats tools. Idempotent imports, no external service, nothing leaves the disk.

Video study toolkit for DeepSeek Harness: fetch a public Bilibili single part or YouTube video, sample every 3 seconds plus change-triggered frames, transcribe locally with faster-whisper, page through section grids, and render a 16:9 study deck. Windows only, and needs the DSH pwsh tool plus Python 3.12 x64 with Pillow and FFmpeg/FFprobe; fetching adds yt-dlp, transcription needs faster-whisper with your own local model files, and deck output needs python-pptx.

Wandering Earth 550C control-room palette for the DSH Web UI, with dim 2px frames and amber selection states.

텍스트 전용 모델로 동영상을 읽습니다. ffmpeg가 설치되어 있으면 0.1~10초 간격으로 프레임을 샘플링해 실제 timecode가 표시된 contact sheet를 만듭니다. 오디오 트랙은 iTingnao로 보내 타임스탬프 transcript를 생성합니다(ITINGNAO_API_KEY 필요). 각 시트는 호스트의 이미지 지원 model로 설명하므로 다른 vision plugin 없이 작동합니다. composer slider로 간격을 설정하며 오디오 파일은 프레임 샘플링 없이 전사합니다.

오른쪽 사이드바 동영상 플레이어입니다. 폴더 재생 목록에 첫 프레임 썸네일과 재생 시간을 표시하고 이름/시간/수정 시각/크기로 정렬합니다. 전체 화면을 지원하며, 쓰기 권한으로 폴더를 열었을 때만 컨텍스트 메뉴에서 이름 변경, 복사, 삭제, 새로 고침을 사용할 수 있습니다. 버퍼 범위, 디코딩 FPS, 드롭 프레임을 실시간으로 표시하고 MP4/MOV를 읽기 전용으로 분석해 코덱 profile/level, 정확한 프레임 수, 트랙별 비트레이트와 회전을 보여 줍니다. 에이전트 도구는 등록하지 않습니다. 파일 쓰기는 쓰기 권한 폴더를 선택한 뒤에만 브라우저 File System Access API로 수행됩니다.

텍스트만 사용하는 agent에 비디오 이해 기능을 제공합니다. 타임스탬프 프레임 파일을 추출하고 장면이 바뀔 때만 샘플링하며 GIF 클립 내보내기, 메타데이터 확인, 프레임 일괄 분석을 지원합니다. 도구 5개는 shell 문자열 대신 argv 배열로 로컬 ffmpeg를 실행합니다.

기본 workspace를 시스템 드라이브 밖으로 옮깁니다. DSH의 기본 동작은 새 Session을 항상 `<Documents>/deepseek-harness/default-workspace`에서 열며 이 기본 경로는 바뀌지 않습니다. 이 플러그인은 저장된 Session을 계속 사용할 수 있게 workspace 레코드를 다시 쓰고 재시작 없이 GUI 패널과 같은 세 가지 작업을 제공합니다. Session 로그를 헤더 cwd와 함께 옮기고 첫 frame이 헤더 한 줄뿐이 아닌 로그는 다시 구성합니다. desktop host(workspaceRegistry, sessionPersistence)가 필요합니다.

비디오/오디오 파일에서 메타데이터, 샘플 정지 화면, 자막, 화자 레이블이 포함된 다국어 음성 전사를 읽습니다. 라이브 데스크톱을 프레임이나 녹화로 캡처할 수도 있습니다. 첫 사용 시 ffmpeg/whisper.cpp/sherpa-onnx 도구 체인을 설치하고 파일별 sha256을 확인합니다. 모든 처리는 로컬에서 이루어집니다. 도구 체인 자동 설치와 데스크톱 캡처는 현재 Windows x64만 지원하며, 그 외에는 ffmpeg 및 모델 경로를 수동으로 설정해야 합니다.

콘텐츠 해시를 키로 하는 로컬 스티커 사전을 유지해 이미 설명한 이미지는 다시 읽지 않고 불러옵니다. GIF는 일정한 간격으로 프레임을 추출해 전체 애니메이션을 볼 수 있는 하나의 연락처 시트에 배치합니다.

DeepSeek Harness용 ComfyUI 프로덕션 팩입니다. 로컬 또는 원격 서버에 API 형식 워크플로를 보내고 결과를 일괄 생성 및 가져옵니다. 측정된 매개변수 범위와 오류 모드 의사결정 트리(검은 프레임, 중복 피사체, 색 테두리, OOM)로 잘못된 이미지를 진단합니다.

읽기 전용 지연 세션 뷰어입니다. 세션 목록에는 stat만 표시하고 최근 이벤트를 볼 때 끝부분의 Zstandard frame만 압축 해제합니다. 검색·통계·내보내기를 제공하는 독립 /lazyview 패널이며 Node.js 24+가 필요합니다.