Plugins

Inspeciona I/O, shapes, opset, operadores e tamanho ONNX; mede com ONNX Runtime local ou via SSH. Relata latência média/P50/P95/P99, FPS e provider real, com gates PASS/FAIL para FPS/P95/tamanho. Requer Python 3.10+, numpy, onnx, onnxruntime, psutil; remoto: python3/numpy/onnxruntime.

Dock pequeno na DSH Web UI para reiniciar host ou recarregar página. Escolha now/30s/60s/2min/cancel antes; arraste à borda após segurar 320 ms, ancorado no resize. Recusa refresh sem validar carga por timestamp baseline, fetch real do bundle e compilação sintática. Reinício só Windows (PowerShell 5.1); UI/reload em todos.

Alertas de voz DSH no Windows: frase ao concluir normalmente, outra quando precisa de decisão (pergunta, aprovação do plano ou permissão) e saudação por horário ao iniciar conversa. O balão inferior esquerdo silencia/reativa tudo e emite seu próprio toque ao alternar. Voz neural Microsoft Edge; ignora turnos abortados/com erro, subagent e rodadas ainda conduzidas por goal. Cache em DSH home, reprodução local e SAPI desktop offline.

Mantém o ledger de tarefas do repositório como seção residente do prompt, com onze ferramentas nativas, painel lateral e janela flutuante para consultar a fila e aprovar tarefas de revisão.

Ledger de raciocínio verificável por máquina: cada fato aponta para file:line real e é citado literalmente; cada hipótese informa o que a refutaria e uma conclusão não pode depender de uma hipótese que nunca volte à revisão. Pode guardar data de revisão, confiança e condição de invalidação. Inclui checker, família de comandos /fp, gate opcional que pergunta antes de comandos shell irreversíveis e painel web com códigos de erro corrigidos a cada rodada.

Acompanha instalações bem-sucedidas de plugins DSH por dispositivo, combina os registros entre dispositivos por uma conta Baidu Netdisk autorizada pelo usuário e permite reinstalações em lote com pré-verificação.

Plugin de treinamento de informática competitiva para DeepSeek Harness: prompts de orientação, roteiro de aprendizado, conceitos, criação de problemas, julgamento C++ real com g++ e busca na base ima com arquivo em quatro cadernos. Para GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI. Requer g++ e conta ima com ima-skill e quatro cadernos configurados. As respostas incluem promoção de conta WeChat e QR code por padrão.

Inclui a skill kb-curator, que mantém uma base de conhecimento local de três camadas e recusa indexar qualquer conteúdo sem aprovação do usuário. A recuperação L2 requer a instalação separada de @kenz1117/dsh-engram; o mecanismo funciona somente no Windows.

Base de conhecimento e conversão DocChain: busca por nome, conteúdo e metadata; localizar por doc_id/nome e ler conteúdo; listar tópicos; upload em lote; converter para Markdown; busca por similaridade e descrições de imagem por documento em sidecar Markdown; pesquisa aprofundada. Cada recurso de script também é ferramenta DSH nativa in-process: doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown. Configura vários ambientes com endereço/credencial próprios, troca com um clique e seleção prévia de tópicos por ambiente. Requer URL do serviço docchain e API key, exceto doc2markdown. Descrições de imagem também requerem endpoint multimodal OpenAI-compatible (modelo gateway interno por padrão, configurável).

Lê respostas do assistente com vozes neurais do Microsoft Edge e destaca a frase falada. Cor de fundo, cor do texto e opacidade do destaque são ajustáveis nas configurações. Adiciona botão sound-wave a cada resposta, pausa, frase anterior/próxima, velocidade ajustável e leitura automática.

Pesquise obras em domínio público no Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive e Standard Ebooks por título, autor, personagem ou enredo lembrado pela metade, ou importe EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown e ouça na barra lateral. Usa vozes neurais do Microsoft Edge, Kokoro offline ou vozes do dispositivo; mantém a posição, aceita notas de voz ligadas ao trecho ouvido e permite conversar sobre o livro com o modelo DSH.

Registra duas ferramentas no DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforma PDFs digitalizados e imagens em texto por página, tabelas financeiras com conferência do balanço e ocorrências de cláusulas contratuais usando RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR na nuvem. `doc_preprocess` converte uma pasta de arquivos brutos em base Obsidian por um pipeline de sete etapas, roteamento de backend e salto incremental por sha256. Números que não conferem são relatados, não inventados. O mecanismo local requer Python com rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 e Pillow (`pip install -r requirements.txt`); o GLM requer ZHIPU_API_KEY.

Somente Windows x64; preview 0.5.4 compatível com DSH 0.2.0-rc.2–0.2.1.x. Duas ferramentas com escopo limitado (dragon_browser/dragon_desktop) controlam o navegador visível por DOM/CDP e apps Windows via UI Automation. Escopos de leitura/controle por origin e executable, etapas em lote, parada de emergência com Esc físico e log de ações com dados sensíveis ocultos. Se outra janela tomar o primeiro plano, cancela para não digitar no lugar errado. Inclui launcher Edge/Chrome e cliente CDP próprios; dispensa outro plugin de navegador e Electron. Não é sandbox do SO: logins, janelas admin e desktops seguros ficam sob controle do usuário.

Adiciona o preset Agent visible-browser (persona e tools para navegar, preencher formulários, clicar e capturar tela pelo Playwright MCP) e um bloqueio que recusa toda chamada de navegador em outros presets até o usuário aprovar a Session pelo browser_access incluído. O bundle monta o próprio provedor Playwright MCP. A página em Plugins e a ferramenta browser_source alternam em runtime entre Microsoft Edge (padrão), Chromium incluído no Playwright e endpoint CDP. Requer a linha compartilhada browser-use no perfil (um provedor por processo).

Um botão de tradução persistente aparece em cada página aberta pelo navegador. Ao clicar, substitui no lugar todos os nós de texto visíveis; outro clique restaura o original. Segure e arraste para perto de uma borda para recolher em uma pequena alça; ele é reinserido após a navegação. A tradução é feita pelo serviço LLM do host; o plugin não guarda API key.

Registra uma ferramenta `context_extract` no DeepSeek Harness. Comprime documentos longos (relatórios financeiros, contratos, livros contábeis) em Markdown estruturado denso e JSON com métricas principais, tabelas, cláusulas numeradas, entidades e alertas de conferência, para que etapas seguintes não precisem reler o original. Detecta e trata separadamente demonstrações financeiras, contratos legais e livros empresariais; confere balanço e caixa e alerta sobre divergências sem corrigi-las silenciosamente. Somente leitura; nunca altera o arquivo fonte. Requer Python com openpyxl e python-docx.

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.

Expõe um servidor MCP stdio como ferramentas nativas do DeepSeek Harness. Inclui o preset oficial Microsoft Playwright MCP para navegar no Edge/Chrome já aberto, mantendo logins; outros comandos MCP stdio são configuráveis. Só no host, sem bundle cliente nem dependências npm. Para controlar seu navegador, inicie Edge/Chrome com remote debugging e permita que npx baixe @playwright/mcp.

Transforma um cofre Markdown local em duas pastas escolhidas em Settings: conhecimento, onde DSH grava notas, e memória de longo prazo do agente, com recuperação por turno e captura ao fim do turno. Markdown com frontmatter, busca BM25, arquivo reversível e isolamento que rejeita traversal, caminhos absolutos e escapes por symlink.

Base de conhecimento Markdown como banco de dados para agentes DSH: dez ferramentas kb_* (inclui kb_register para notas existentes), TIDs estáveis, links [[node]] sem copiar texto, definições [[tscl]] expandidas no local, leituras limitadas, lint estrutural de tscl, descoberta priorizando workspace, snapshots git integrados e painel de grafo. Prompt e skill incluídos orientam o agente a usar kb_* em vez de docs/ manuais.

Monitor semântico de contexto para agentes DSH: registro de jornada, resumo rápido, detecção de novidade MinHash, consolidação de marcos e injeção de contexto de longo prazo com resposta de estagnação em três níveis. Injeção e respostas stall-2/3 vêm desligadas.

Base de conhecimento local-first para DeepSeek Harness: importa Word/PPT/Excel/PDF (texto ou escaneado), EPUB e MOBI/AZW3; cria Markdown com âncoras, qualidade/confiança OCR e ordem PDF por coluna. Wiki via LLM (regras schema.md, index.md automático, log.md somente acréscimo, notas tipadas com fontes/backlinks), confiança high/medium/low para ranking e alertas low; busca ranqueada/entre KB, leitura/edição precisa e exportação md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 requer Calibre; .doc/.ppt antigo requer Word/PowerPoint no Windows ou LibreOffice no Linux. Modelos OCR baixados no primeiro uso de PDF escaneado.

Mostra uma régua à esquerda, uma marca por mensagem; passar o cursor pré-visualiza e clicar salta para o turno (carrega páginas anteriores se necessário). Destaca o turno ativo e indica a posição da rolagem.

Seleciona uma afirmação numa resposta de IA, busca possíveis evidências no chat e nos registros anteriores, classifica o suporte e abre a passagem original para revisão.