Plugins

Transforma um save do Minecraft Java em capa ou animação do Blender. Procura terreno plano nos arquivos de região .mca, exporta o terreno para OBJ e executa o Blender headless com materiais MCprep, rig de personagem BPS e iluminação de três pontos. Após cada render, o OpenCV verifica orientação, contato com o chão, exposição, iluminação e composição; se falhar, renderiza novamente com parâmetros ajustados. Requer Blender 4.2 LTS ou mais recente e Python 3.10+ com opencv-python e numpy; na primeira execução, o comando incluído prepara os assets do Minecraft.

Fork do fourzkw/dsh-drawai que mantém canvas .drawio editável e duas ferramentas Agent, adicionando um segundo mecanismo de vetorização ao tracer original: agrupamento hierárquico de cores, ajuste spline Bezier e precisão por canal. Três níveis por desenho; PSNR medido ~18, 38 e 46 dB no mesmo frame 1920x1080 (upstream ~26 dB). Paralelismo worker sobe do limite 4 para metade dos núcleos lógicos. O tracer original segue padrão e é melhor para vídeos inteiros; o novo gera arquivos centenas de vezes maiores.

Executa no DeepSeek Harness os comandos slash .claude/ e regras permissions.deny de um projeto Claude Code. Expande $ARGUMENTS, argumentos posicionais e referências @file no próximo turno; chamadas correspondentes são negadas antes de rodar. Verifica cada serviço do host e degrada só a função afetada se faltar registry de comandos, serviço de diretório ou status TUI.

Requer Python 3.12+; leitura do Xiaohongshu exige backend xiaohongshu-mcp e login QR (ffmpeg/OCR opcionais). Lê em lote notas Xiaohongshu e artigos de contas públicas do WeChat: texto, OCR local de imagens, texto de quadros de vídeo, amostras de comentários e saída JSON/Markdown com URL original em cada resultado. Somente leitura: não publica, curte, segue nem comenta.

refkit_search: Busca referências para DeepSeek Harness em 24 fontes abertas de imagem/vídeo/áudio/texto; cada resultado recebe licença normalizada e veredito para o uso pretendido. `refkit_rights` revalida licença para outro uso. Chaves de origem e ajustes de busca ficam em Settings. 11 fontes exigem API keys; veredito só aparece com uso pretendido informado. Suporta DSH `^0.1.7-rc.2 || ^0.2.1-rc.2` (testado nas duas versões).

Gera motion graphics de uma sessão DSH pelo mecanismo Miran Fann via MCP, com página de configurações e skills de motion design. Requer instalação separada (npx miran-fann setup) e login ativo.

Diagnóstico HAR offline com aliases de endpoint, índices originais e evidência HTML/JSON mínima; não grava nem reproduz solicitações.

Lê Bilibili e Douyin numa sessão. Bilibili usa API WBI assinada por um limitador compartilhado (4 req/s, cooldown por host após 412) para vídeos, feed, busca, autores, comentários, danmaku e legendas. Lista quente, vídeos, feed e busca do Douyin são exibidos no Edge local via CDP.

Runtime de decisão System One para dsh. Ferramentas rápidas não generativas (choice, score, screen, gate) num gateway local ou hospedado; sem que o modelo precise chamar algo, reduz automaticamente saídas grandes por segmentos, recusa chamadas idênticas repetidas após System One confirmar estagnação, confere alegações de conclusão com evidências reais de ferramentas e corrige novas tentativas com falha. npm: dsh-harness-reflex (plugin) e harness-reflex (core, também servidor MCP stdio).

Modpack estilo PCL para plugins DSH: exporta um manifest .dshpack.zip pequeno dos plugins de terceiros escolhidos e versões; na importação há prévia antes de reinstalar.

Controle da toolchain FPGA Gowin (高云) 1.9 para dsh com 15 ferramentas: ambiente/licença, auditoria .gprj/.cst conforme pinagem real GW1N, síntese e place-and-route em lote via gw_sh, relatórios PnR, JTAG/flash por programmer_cli, Tcl gw_sh arbitrário e captura do analisador GAO. Inclui skill gowin-fpga e três notas de campo. JS puro, sem dependências de runtime.

Audita netlists .enet da JLCEDA (EasyEDA), detectando labels de net quebrados, nets soltos, trilhos de alimentação órfãos, polaridade de pinos conflitante e realimentação de amplificadores totalmente diferenciais.

Arquivamento de resultados de ferramentas dirigido pelo modelo. Acima do tamanho configurado, o resultado recebe ID curto (#a1b2c3d4); o modelo arquiva o que não precisa mais em archives/ da sessão e o contexto mantém um stub recuperável com caminho. Originais ficam no log append-only. Settings traz estatísticas por faixa, limites sem reinício e lembrete condicional. Painel de estatísticas requer dsh-better-sidebar.

Ferramentas Genspark para DeepSeek Harness via @genspark/cli: busca e crawl na web, geração de imagem/vídeo/áudio, análise de mídia, busca em X/Instagram/Reddit e lista de modelos. São 17 ferramentas tipadas e 18 comandos /genspark-*. Requer instalar e entrar em @genspark/cli (gsk login) ou definir GSK_API_KEY.

Mapa open with por extensão para DSH: cartões de entrega, prévia lateral e revisão de alterações abrem o app escolhido, enquanto o Finder mantém o padrão de duplo clique no macOS. Regras editáveis em Settings e salvas em ~/.dsh/open-with.json; mostrar local do arquivo continua no Finder.

Traduz prompts do usuário antes do envio e traduz o raciocínio e as respostas do modelo de volta ao idioma do usuário via APIs de tradução ou modelos DSH configurados. Controles independentes por conteúdo e menu Composer.

Motor de estética frontend com 17 ferramentas nativas: biblioteca de evidências com 118 paletas por registro, direções de design de página entre registros e quatro gates mecânicos (contraste WCAG, simulação de daltonismo, detecção de AI slop, scorecard) com vereditos vinculados ao digest. Inclui tokens semânticos, auditoria de página, paletas CVD para gráficos, escala tipográfica CJK, conciliação renderização/tokens e justificativa de números medidos. Totalmente local, sem rede; requer Python 3.8+.

Move plugins DSH entre máquinas e perfis: exporta bundle com fontes dos plugins locais e reinstala os remotos por versão, restaurado pelo restore.mjs próprio. Também copia a outro perfil ou empacota o ambiente inteiro (config, memória, sessões, anexos, fontes) em volumes com checksum e script de restauração.

Sincronização Git da configuração DSH entre dispositivos: salva configurações, manifests, lockfiles e skills num repo privado, com captura/aplicação/pull/restauração em um clique e rebuild dos plugins via pnpm-lock.

Workspace de planejamento de viagens para DeepSeek Harness: mapa com paradas diárias, ferramentas roam_* para elaborar, revisar e adotar itinerários e sidecars MCP opcionais para bilhetes de trem e notas do Xiaohongshu.

Entrega um arquivo local ao seletor de qualquer programa: espera o diálogo nativo Open, cola o caminho pela área de transferência, relê caractere por caractere para verificar e confirma. O destino é sempre explícito e cada etapa deixa evidência. Só Windows (EnumWindows / UI Automation).

Gate de lançamento para qualidade de respostas IA. Duas opções: reproduzir arquivo VeriScope pelo gate Python original ou aplicar apenas com Node um limite à exportação Ragas por linha, sem VeriScope, Python ou pandas. Retorna PASS/FAIL/REVIEW com evidência e recibo verificável; limites por linha e comparação decimal exata. Não reavalia nem chama modelo; REVIEW nunca vira PASS.

Arquiva suas próprias publicações do QQ Zone numa biblioteca local, organizadas em pensamentos, sonhos e resenhas (indicações de livros/filmes); cada coluna pode ser corrigida separadamente e desfazer não altera as outras. Inclui visualizador web privado com senha, reparo de posts longos truncados pela API em ~500 caracteres, contagem por ano/mês e backup local de imagens anexas para leitura offline. Cookie fica apenas nesta máquina.

Compartilha a memória de projeto do omp (oh-my-pi) com o DSH: injeta a mesma janela de memory_summary.md e learned.md, e learn grava nesse mesmo learned.md. Conservador por padrão: nunca exclui, recusa remover lições ao atingir o limite de 100 do omp, grava bytes fiéis com rechecagem CAS e não cria a pasta de memória do omp. Teste caixa-preta: mesmo prompt gerou mesma resposta; sem memória, ambos se abstiveram.