플러그인

36개 확장자를 웹 UI에 인라인 렌더링하는 모델 대면 display_file 도구: 클릭 확대 라이트박스 이미지, 탐색 가능한 동영상, 오디오, PDF, 호스트에서 LibreOffice로 PDF 변환된 Office/OpenDocument 파일, 샌드박스 프레임의 로컬 HTML. 바이트는 범위 지원이 있는 서명된 HTTP 라우트에서 스트리밍되며, 이미지 지원 라우트에서는 PNG/JPEG/WebP/GIF가 모델 컨텍스트에도 들어갑니다.

에이전트 도구와 드래그 앤 드롭 UI로 로컬 이미지, PDF, 데이터, 오디오/비디오, Office 파일을 변환합니다. v1.0.x 대상은 DSH Desktop 0.2.1-rc.5이며 일부 변환에는 외부 도구가 필요합니다.

JavaScript로 OOXML을 쓰는 대신 설치된 LibreOffice를 UNO로 제어해 프레젠테이션을 만듭니다. lo_build는 구조화된 슬라이드로 실제 Impress 문서를 열어 편집 가능한 PPTX/ODP, PDF, 슬라이드별 PNG를 내보냅니다. lo_render는 기존 PPTX/PPT/ODP를 다시 렌더링하고 lo_convert는 Office 형식 간 변환을 합니다. lo_probe는 감지된 soffice 경로, 버전, UNO 브리지를 보고하고 lo_config는 저장된 설정을 편집합니다. LibreOffice 26.8.1.1에서 확인했습니다. 번들 Python을 사용하므로 시스템 Python은 필요 없고 호출 사이에 soffice 프로세스 하나를 유지합니다. Windows에서만 완전히 검증됐으며 Linux는 시스템 python3와 python3-uno가 필요합니다.

디자인 중심 PowerPoint 제작 도구입니다. 6개의 pptx_* 도구가 deck.json 디자인 초안으로 편집 가능한 .pptx를 만들고, AI 배경·누끼 일러스트·장식 요소를 추가하며, 레이아웃과 대비를 검사하고 슬라이드 미리보기를 렌더링합니다. 설정 가능한 비전 모델로 페이지를 검토하며 Web UI에 채팅 카드와 설정 페이지가 있습니다. DSH Desktop 0.2.1-rc.2+가 필요하고(pptx_render는 번들된 LibreOffice Kit 사용), 이미지 생성에는 Agnes 또는 ModelScope API 키가 필요합니다.

Deck-generation skill for the National College Student Career Planning Competition. It takes a contestant's profile, materials and photographs, drafts a page-by-page outline for confirmation, then renders a 15-20 page reading-type PPTX (under 15 pages is flagged as a page-count error) using 17 page types, three built-in themes or a user-supplied template; the build audits the estimated layout (text overflow, per-page word count, missing evaluation dimensions, material gaps) and the rendered PDF is checked again for out-of-bounds and overlapping text. Requires Python 3.9+ with python-pptx, python-docx and Pillow; LibreOffice (soffice) and pdftotext are optional for the PDF layout re-check.

DSH File Converter: 20개 변환 toolchain으로 1000개 이상의 형식 조합에서 로컬 파일을 변환합니다. model tool을 통해 파일 변환, 형식 매트릭스 조회, 변환기 사용 가능 여부를 확인합니다.

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.

Microsoft Office, LibreOffice, 네트워크 없이 DOCX를 PDF로 변환합니다. dxpdf Rust/Skia 엔진으로 WPS Office가 작성한 스키마 오류 OOXML을 고치고, Word가 홀수/짝수 구역 나누기에 넣은 빈 페이지를 복원합니다. PATH에 Python 3.8+와 `pip install dxpdf lxml`이 필요합니다.

AI 생성 Word, PowerPoint, PDF, HTML을 공식 미리보기에서 검토합니다. 문제 영역을 상자로 표시하고 텍스트를 직접 편집해 메모를 에이전트에 전달할 수 있습니다. PDF와 이미지는 주석만 지원합니다. 편집에는 Harness에 포함된 LibreOffice 키트와 Python이 필요합니다.

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.

내·외탄도학 논문 재현 및 코드 생성 skill입니다. PDF 렌더링에는 LibreOffice Kit, 수식 OCR에는 vision API key(예: Qwen-VL)가 필요합니다.

DeepSeek Harness에 `office_audit` 도구 하나를 등록합니다. 내장 LibreOffice Kit으로 수식을 다시 계산한 뒤 결과를 감사합니다. 수식 오류, 끊긴 시트 참조, 수식 일관성, 하드코딩 상수, 숫자 형식·단위 불일치, 대차대조표 균형, 이익잉여금 변동, 현금 대조, 현금흐름 소계, 비율표 규칙, 데이터 정리 문제를 확인합니다. 발견 사항은 심각도순으로 표시하고 문제 셀을 명시하며 선택적으로 사본에 findings 시트를 쓸 수 있습니다. 원본 workbook은 수정하지 않습니다. openpyxl이 설치된 Python과 내장 LibreOffice Kit이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 지식 베이스다. Word/PPT/Excel/PDF(텍스트·스캔), EPUB, MOBI/AZW3를 가져와 페이지 앵커 Markdown, OCR 품질/신뢰도, 열을 고려한 PDF 읽기 순서를 만든다. LLM 관리 Wiki(schema.md 규칙, 자동 index.md, 추가 전용 log.md, 출처/역링크가 있는 유형 메모), high/medium/low 신뢰도 순위와 low 경고, 순위/KB 간 검색, 정밀 읽기·편집, md/jsonl/zip 내보내기를 제공한다. MOBI/AZW3에는 Calibre, 구형 .doc/.ppt에는 Windows Word/PowerPoint 또는 Linux LibreOffice가 필요하다. 스캔 PDF OCR 모델은 첫 사용 때 다운로드한다.