Plugins

Bancada científica reproduzível: células orientadas por agente, figuras inline com feedback/reexecução, proveniência por manifesto, snapshots de ambiente e habilidades de figuras nível publicação (9 ferramentas bio_* + UI da bancada).

Converte vídeos do Bilibili em texto estruturado para IA: metadados, comentários, danmaku, legendas, ASR local e OCR de quadros. O processamento é local, sem envio à nuvem; verifica quadros para detectar legendas falsas, usa cache em releituras e gera manifesto e resumo para IA. OCR de quadros requer ffmpeg. ASR/OCR local requer ambientes virtuais Python 3.10+ e, no Windows, também o runtime VC++. Legendas por IA exigem login no Bilibili.

Plugin GUI do img2img-studio (dois lados em um pacote): editor de imagem com marcas numeradas, remoção de fundo, apagamento com pincel, redimensionamento, teclado e prévia de corte/máscara; painel de provedores de visão/geração com escolha de catálogo, varredura de scripts, channels chatgpt-web controlados por contas, teste/execução de teste/cópia de comando por linha, prévia antes de salvar e consulta de saldo. UI em chinês/inglês; salvar grava de volta em `scripts/.env` de dois skills.

Jailbreak e persona de marca para DeepSeek Harness: oculta ou reescreve a frase inicial “You are an AI agent powered by DeepSeek Harness.” como uma autodescrição própria e acrescenta sua formulação de jailbreak (limite de conteúdo) ao fim de cada prompt de sistema. Também oferece aprovação em três estados para solicitações fora do escopo, preset opcional de permissões (sandbox totalmente aberto, mas ainda pergunta) e verificação por releitura do log da sessão.

Adiciona duas interfaces. O editor de imagens do compositor tem marcas numeradas com instrução por marca, remoção de fundo, apagamento por máscara de pincel, redimensionamento com prévia de corte/preenchimento e marcadores acessíveis pelo teclado; retorna anexos e manifest versão 1. O painel Settings → vision/generation provider oferece seleção explícita, normalização de `providerId`, sincronização de contas ChatGPT-web com channels, test/try-run/copy-command por canal, verificação de scripts e validação de salvamento com prévia de `.env`. O probe só desativa diante de erro explícito de quota. UI em chinês/inglês; grava providers de volta nos `.env` de skills.

Sidecar de orquestração de equipes de agentes para DSH: equipes com limite configurável de membros, subagentes reais com roteamento de modelo por membro, DAG de tarefas despachado ao concluir dependências, broker que impõe permissões fs/exec/net/env e painel Web ao vivo via SSE.

Fork de alto desempenho do SAOS-3624/dsh-video-storyboard: instale este plugin ou o upstream, nunca ambos. Converte vídeo em grades de storyboard endereçáveis (células numeradas, timestamp e linha da transcrição por célula, envelope de áudio). Requer Node 20+ e ffmpeg/ffprobe no PATH; se o arquivo não tiver faixa de legendas, exige endpoint ASR configurado.

Troca as linhas de edição/gravação do chat pela apresentação nativa oficial. Ao expandir, mostra cartões por arquivo com ícone, números de adições/remoções, blocos recolhíveis, realce, alternância +/- e diff unificado com linhas reais; a margem de contexto é configurável. Inclui ferramenta patch beta, off por padrão, que aplica várias alterações atomicamente no formato *** Begin Patch. Arquivo congelado: mantenha a versão fixada, pois o autor não acompanha novas versões do DSH.

Empacota o conjunto upstream de habilidades de apresentação ppt-master como plugin instalável do DeepSeek Harness: habilidades incluídas byte a byte, três ferramentas de ciclo de vida (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), isolamento opcional do interpretador venv e cartão de configuração na página Plugins. Requer python3 >= 3.10 e dependências pip instaladas por ppt_master_setup_deps.

Assume as linhas de edição/escrita no fluxo da conversa com a moldura nativa oficial e o comportamento de recolha; ao expandir mostra cartões de código por ficheiro com ícone do tipo de ficheiro, estatísticas de adições/eliminações, recolha por bloco, alternância destaque/mais-menos, diff unificado com realce de sintaxe e números de linha reais do ficheiro, e uma margem de contexto configurável. Também inclui uma ferramenta de patch (beta, desativada por omissão) que aplica patches de vários pontos e vários ficheiros atomicamente através do envelope *** Begin Patch.

Alterna a quente o tráfego de fetch DSH em processo entre os modos direto, proxy HTTP(S)/SOCKS5 manual e proxy de sistema ambiente, com regras no-proxy e exportação opcional de variáveis de ambiente proxy para processos filhos recém-criados.

Entrada de chat web para o DeepSeek Harness: um botão na barra lateral que abre o chat.deepseek.com em uma janela de desktop dedicada sob o dsh-desktop, com fallback dentro do webview para ambientes web comuns.

Diagnóstico do ambiente DSH, reparo graduado com reversão em um clique e serviço de autocorreção em tempo de execução.

Integra o OpenViking à GUI web do DSH: painel Studio, indicador por sessão do estado e da linha do tempo dos commits de memória e uma aba na barra lateral direita que mostra o que a sessão atual recupera.

Adaptador DSH entre o chat web DeepSeek e o DeepSeek Harness: coleta automática de tags DSM, injeção e gravação de memória, salvamento de respostas completas na web, barra lateral DSH para navegar e inserir manualmente, busca por nome, classificação geral/não geral e compactação transacional de memória. A extensão Chrome/Edge em `extension/` e o serviço local `@zoria-lind/dsh-ecolink-service` devem ser carregados separadamente; o adaptador pode iniciar o serviço automaticamente.

Pipeline de Desenvolvimento Guiado por Especificação para Odoo: 15 ferramentas levam uma solicitação de uma spec imutável, passando pela arquitetura, até o código do módulo ou configuração ao vivo, e então exigem um veredito persistido com evidências de uma instância Odoo real, com gates fail-closed, lotes aprovados por humanos em um ambiente declarado, o importador CSV/Excel do próprio Odoo e um diário que reverte os dados escritos pelo plugin.

Fixe a autoria dos commits do Git à identidade do ambiente (conta gh + e-mail noreply).

Housekeeper de ambiente para o agente: inventário de toolchain (node/pnpm/git/gh/ffmpeg/browsers), verificação de scratch/cache com limpeza de um clique protegida por lista branca, e editor do arquivo de regras da máquina (AGENTS.md) - tudo nas configurações da GUI web.

Preview de modelo 3D PBR para arte de jogos: GLB/GLTF com texturas, iluminação de ambiente IBL, controles de órbita, e um inspetor de canais de material (baseColor/normal/roughness/metallic/AO/emissive/wireframe); canais escalares mostrados em escala de cinza conforme spec PBR, via fence pbr3d e ferramenta pbr_render.

Fixe os commits do Git à identidade de autor do próprio ambiente; a injeção de variáveis de ambiente sobrepõe todas as configurações do `git config`.

Skill Windows PowerShell 5.1 para assets grandes do GitHub Release. Inspeciona o host somente para leitura: portas proxy, proxy/variáveis do sistema, core/config do Clash Verge e versão curl. Mede 4 rotas em paralelo (proxy, core headless, mirrors, direto) e testa concorrência por tempo limitado. Baixa com curl byte ranges paralelos; verifica bytes e SHA256 do digest. Pula o teste abaixo de 100 MB ou a partir de 3 MB/s por conexão. Medições do autor: 6,3× em nó limitado (1.234→7.759 KB/s), 0,72× em nó rápido (5.829→4.175 KB/s). Sem aria2/7z; não muda proxy nem pergunta portas/concor­rência. Se ausente: candidatos reais e `ASSET_NOT_FOUND`, sem troca. Sem digest: só tamanho, `DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST`.

Insere a cada turno um prefácio de seleção de skills escolhido pelo modelo JEV local do workspace jev-decision-kit, para que o agente carregue apenas essas skills em vez de procurá-las. Requer um workspace jev-decision-kit configurado separadamente (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); sem ele, nada é inserido.

Reconhecimento de imagens grandes para modelos vision-exp: reconhecimento por mosaicos 800×800 sem perda (smart/pipeline/full), OCR local com pré-processamento e encaminhamento de caligrafia, GPU multivendor opcional (DirectML/CUDA/OpenVINO) com fallback automático para CPU.

Um plugin do deepseek harness para o sandbox Tensorlake