플러그인

Reads local txt novels inside the chat dialog: chapters are detected automatically, the novel text is paginated in the assistant thinking block, a next-chapter button continues in the same reply, progress is remembered, and visible replies are fixed summaries.

AI-assisted reading workspace for DSH with a local TXT/Markdown/EPUB/PDF library, annotations, prompt presets, long notes, memory, export and companion tools.

Token-efficient document reader for DeepSeek Harness: outline / ranged read / grep for PDF, DOCX, XLSX, TXT.

Extracts chapters, numbered clauses, keyword tables and numeric values from a docx, txt or md rulebook into JSON, and flags duplicate clauses and missing values.

A Douban 想读 shelf with covers and ratings, matched against a local ebook folder, with an in-panel EPUB/PDF/TXT reader and public-domain downloads.

Read EPUB, PDF, DRM-free MOBI/AZW3 and TXT in the DSH sidebar. WeChat Read style typography with TOC, bookmarks, highlights and progress memory; select any passage to translate it into Chinese; the Ask-the-Book AI answers only from passages retrieved from the open book. Books and progress stay in local IndexedDB. Four themes including an eye-care green paper, and PDF paper follows the theme.

A reasoning-style row above the DSH composer with a stock watchlist and a host-backed TXT/EPUB reader; reading progress is shared across browsers.

Audits and evolves agent context at four scopes: a single repository, a group of related repos, a knowledge hub, or the whole machine. Discovers projects, instruction files, skills, tools, knowledge, project state, evidence and credential references; reports drift, duplicate facts, broken pointers, paths left unverifiable in prose, budget overruns, unindexed knowledge, stale state and unregistered credentials; scores each scope on the dimensions that belong to it; and turns findings into reviewable migration plans that back up every file before moving it. The format contract behind the metrics is written down as a versioned spec (CTX rules, markdownlint-style IDs) that follows open conventions — AGENTS.md for instruction files, llms.txt-shaped link indexes. Also scaffolds a deliberately small hub for durable knowledge and project state. Ships a stdlib-only Python CLI plus two skills, with credentials referenced by path and never printed. Requires Python 3.9+ (stdlib only) and DSH 0.2.1-rc.2 or newer, below 0.3.0.

Local-first resume warehouse for DeepSeek Harness: package your work into reusable bullets, import an existing resume into a template, analyse a job description (including the school-tier preference it implies), assemble a tailored Chinese or English resume and export a PDF named position-name-school. The whole app ships inside the npm package — server/, web/, skills/, scripts/, requirements.txt, no git clone needed — and one tool starts, stops and health-checks it; the first start installs the dependencies into app/.venv. Needs Python 3.10+ and macOS or Linux (bash). Nothing leaves the machine except the LLM calls you confirm.

Measures one university department's research output: matches author affiliation strings against a college's known name variants (detecting same-named departments at other universities), backfills papers that only name the university by faculty author IDs, classifies each paper by journal tier (CAS partition with Top flag, JCR quartile, CCF, Chinese core via a CNKI export merger), splits staff from student first authors, and writes a workbook with a dashboard sheet, a filterable paper list, a teacher-by-direction matrix and per-teacher statistics. Student authorship is inferred from affiliation and staff lists, not verified against enrolment records. Requires Python 3.9+ with pandas and openpyxl (pip install -r requirements.txt); papers come from the OpenAlex API, whose free per-IP quota is limited, and Chinese-journal coverage needs a manual CNKI export.

Reads a few lines of a txt or epub novel inside the sidebar bottom panel, styled to pass for scratch notes; pages with Ctrl+Alt+J/K and keeps progress locally. Requires dsh-better-sidebar 0.26+ - the reader exists only as a tab in its bottom panel.

Windows/Linux의 로컬 NTQQ(QQ 9.9.x) DB를 읽어 그룹/개인 채팅을 txt/csv/json/md/html/sqlite로 내보냅니다. 도구 16개: qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch(모호한 이름은 추측하지 않고 거부), qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage(디스크 사용량/허용 목록 기반 정리), qqnt_ask, qqnt_recall(인용 검색). 로컬 UI 127.0.0.1:46728은 증분 SQLite 색인, 6개 보기, 작업 패널, 좁은 화면의 단일 창, 발신자 비식별 처리, 미디어 묶음, 날짜별 분할, 내보내기 프리셋, AES-256 암호 ZIP을 제공합니다. OCR·음성·임베딩은 필요할 때 플러그인 전용 virtualenv에 설치됩니다. python3와 sqlcipher3가 필요하며 설정에서 virtualenv를 만들 수 있습니다. DB 키는 실행 중이고 로그인된 QQ 클라이언트에서 읽습니다.

DeepSeek Harness용 PowerPoint 전체 과정 보조 preset입니다. 편집 가능한 덱 생성, 템플릿을 보존한 편집, 렌더링, 구조 품질 검사를 지원합니다. Python 3.10+ 및 `requirements.txt`에 적힌 종속성 설치가 필요하며 렌더링에는 LibreOffice와 pdftoppm, 스캔 문서 OCR에는 Tesseract도 필요합니다.

선택한 턴을 포함해 현재 또는 과거 DSH 대화를 Windows 네이티브 저장 대화상자로 TXT, Markdown, 검색 가능한 PDF로 내보냅니다.

DSH 사이드바에서 책을 읽습니다. EPUB/TXT/Markdown을 가져오고 각 장을 다섯 부분으로 깊이 읽습니다(문단 요약, 좋은 문장, 저자가 하는 일, AI 자체 의견, 빠진 점). TTS로 들으며 질문하고 책 전체를 HTML 한 페이지로 내보낼 수 있습니다. 이미 심층 읽기를 마친 장만 내보내며 읽지 않은 장은 포함하지 않습니다.

Bilibili 플랫폼/AI 자막을 추출하거나 외부·임베디드 자막, ASR/OCR을 대체 수단으로 사용해 Markdown, Word, PDF, TXT, SRT, JSON으로 출력합니다. 타임스탬프, 이중 언어 정렬, 품질 보고서를 제공합니다. Python 3.10+ 필요. 플랫폼/AI 자막에는 Bilibili SESSDATA cookie가 필요하며 OCR/ASR/PDF에는 ffmpeg, faster-whisper, LibreOffice 또는 reportlab이 필요합니다.

Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive, Standard Ebooks의 퍼블릭 도메인 작품을 제목·저자·등장인물·어렴풋한 줄거리로 검색하거나 EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown을 가져와 사이드바에서 들을 수 있습니다. Microsoft Edge 신경망 음성, 오프라인 Kokoro, 기기 음성을 지원합니다. 재생 위치를 기억하고 방금 들은 부분에 연결된 음성 메모를 남기며 DSH model과 책에 관해 대화합니다.

DeepSeek Harness용 도구 2개를 등록합니다. `doc_ocr`는 로컬 RapidOCR 또는 클라우드 Zhipu GLM-OCR로 스캔 PDF·이미지를 페이지별 텍스트, 대차대조 확인이 포함된 재무 표, 계약 조항 검색 결과로 변환합니다. `doc_preprocess`는 backend routing과 sha256 기반 증분 건너뛰기를 포함한 7단계 파이프라인으로 원본 파일 디렉터리를 Obsidian용 지식 베이스로 만듭니다. 대조 실패 숫자는 만들어 내지 않고 보고합니다. 로컬 engine에는 rapidocr-onnxruntime, pypdfium2, Pillow가 설치된 Python(`pip install -r requirements.txt`), GLM engine에는 ZHIPU_API_KEY가 필요합니다.

TXT 소설을 DSH 채팅 뒤에 어두운 텍스트 레이어로 표시하고, 목차·장 이동·자동 스크롤·읽기 설정을 위한 드래그 가능한 컨트롤러를 제공한다.

오른쪽 사이드바에서 로컬 `.txt` 소설을 읽습니다. 인코딩 감지, 장 나누기, 전문 검색, 읽기 진행률, 책갈피, 한 키로 리더나 오른쪽 사이드바 전체를 숨기는 보스 키를 제공합니다.

DSH Web composer 첨부 버튼입니다. 여러 파일을 고르면 초안 안에 캡슐로 표시하고 workspace uploads 경로에 저장하며 UTF-8 .txt 사이드카를 자동 추출합니다(txt/docx/xlsx/pptx/zip/odt, 의존성 없음). 전송 메시지에는 파일명만 포함되고 원시 경로는 절대 들어가지 않습니다.

DeepSeek Harness용 ComfyUI 브리지 플러그인입니다. Agent가 로컬/LAN ComfyUI로 이미지·영상을 생성하게 합니다. 전역 모델 도구 8개, 프리셋 워크플로(txt2img/img2img/Wan/SVD/H3), 임의 API 워크플로 대체 경로, 장치 기능 가드, 모델 레지스트리의 중단 후 이어받기 다운로드, ComfyUI 원클릭 설치 평가를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 버전 고정 실시간 라이브러리 문서입니다. 코딩 전에 프로젝트에 설치된 버전의 공식 문서를 가져와 환각 API를 방지합니다. 설정과 키가 필요 없습니다.

작성창 드래그 앤 드롭 기능을 확장합니다. 작은 .md/.txt/.markdown 파일은 초안에 삽입하고 큰 파일은 .dsh-drop에 저장해 @ 참조로 연결합니다(Shift를 누르면 항상 삽입). SKILL.md를 놓으면 frontmatter를 검증하고 프로젝트/사용자 skill 루트에 한 번에 설치하며 skill watcher가 즉시 반영합니다.