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Plugin DSH: leva imagens e arquivos diretamente a modelos somente-texto — as imagens mantêm a experiência nativa de anexo, enquanto PDF/Office/compactados/vídeo/áudio aparecem como blocos na barra de anexos; ao enviar, são convertidos automaticamente em caminhos do workspace; combinado com o dsh-vision-toolkit, basta colar para ver a imagem. Um plugin DSH que entrega imagens E arquivos a modelos somente-texto como caminhos de workspace: as imagens mantêm a UI nativa de anexo, os demais arquivos aparecem como chips quadrados na barra, e os caminhos são anexados ao enviar — combina com o dsh-vision-toolkit.

Bridge de tutoria DeepTutor: explicações profundas, questões de auto-teste, planejamento de trilha de aprendizagem, busca na base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas via ferramentas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Melhoria de prompt com um clique para o composer do DSH: pressione o botão de brilho para reescrever o rascunho em um prompt pronto para agente, substituído no local e reversível, com uma verificação determinística de fidelidade que mantém cada caminho, identificador, número, URL e token entre crases literalmente, além de um teto de comprimento que bloqueia inflação.

Renderiza caminhos e URLs de imagem, vídeo e áudio das conversas do DSH inline, com leituras locais restritas ao workspace e um proxy ComfyUI opcional.

Arraste arquivos locais para a DSH Web UI e insira seus caminhos originais do sistema de arquivos sem enviá-los ou copiá-los

Suíte de aprimoramento de UI para DeepSeek Harness: abertura de workspace em um clique (copiar caminho, revelar no Finder, abrir em um editor descoberto automaticamente), trilho de navegação de mensagens de usuário estilo DeepSeek-web, marcas de to-do de sessão, polimento de flat-list e um botão de hard-restart.

Um Dock de anexos leve e de uso geral para DSH: cole, solte ou escolha imagens, PDFs, documentos, arquivos compactados, código e outros arquivos, revise e gerencie antes de enviar e depois passe-os ao Agent como caminhos locais. Ele dá aos arquivos que não são imagens um ponto de entrada consistente para anexos.

Expõe as ferramentas run_python/run_node, que executam código via stdin e retornam stdout/stderr/exit, com um cartão de configuração do caminho do interpretador.

Renderiza caminhos de imagens locais das respostas do assistente diretamente no corpo da mensagem (9 formatos, lightbox com zoom ao clicar, tamanho ajustável)

Fork de arrastar arquivos: solte documentos como chips removíveis acima do compositor e envie sem digitar

Registers the domestic-China trip-planning skill: hour-level daily timelines, 12306 and Trip.com booking deep links, offline KML, and seven HTML themes. Requires Python 3.9+ on PATH (the bundled scripts are standard-library only).

Portão de permissões P0–P4 com prioridade determinística, camada permissiva, sedimentação de aprendizado e UI de histórico de aprovações; negação rígida de credenciais e caminhos protegidos, permissão automática de ferramentas internas somente leitura.

Redireciona downloads, artefatos, caches e temporários do DSH para unidades escolhidas (seleciona por padrão a maior unidade que não seja C:). Injeta uma instrução de disciplina de caminhos em cada sessão e oferece disk_guard para status e limpeza, evitando lotar C:.

Renderiza papéis de parede de cena do Wallpaper Engine em tempo real no navegador (player three.js mais simulação de partículas em CPU com Rust/WASM) e reproduz papéis de parede de vídeo e web, com fallback para a imagem de pré-visualização, sem exigir o runtime do Wallpaper Engine. Escaneia a biblioteca local do Steam Workshop (431960) por detecção automática ou caminho manual, e oferece um painel de configurações para seleção de papel de parede, diretórios de biblioteca e do engine, brilho, pausa e qualidade.

Toolbox de visão aprimorada: 14 ferramentas de visão em nível de pixel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, OCR de long-screenshot, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) acionadas por um endpoint compatível com OpenAI, com marcadores de bridge [图片: path] limpos, classificação de segurança de conteúdo e retry automático de rate-limit.

Upload de arquivos por arrastar e soltar para PDF, Word, Excel e imagens: arquivos soltos são salvos em um diretório local e referenciados por caminho, sem inchaço de base64 no chat.

Ferramentas DSH para reproduzir e validar o benchmark de CPU do protocolo ml-quant-trading v1 e, depois, redigir um relatório pronto para issue. Requer um clone local de initial-d/ml-quant-trading (definido como workspace ou repoPath), além de Python e PyTorch; este plugin não baixa o repositório nem instala suas dependências.

Pré-visualização inline para marcadores de bridge de imagem [图片: path]: após o marcador renderizar, a imagem aparece no chat automaticamente, mantendo instruções longas fora da conversa.

Permite que modelos somente de texto lidem com imagens coladas no chat, com uma experiência de visão nativa, visualização de imagens em lote e uma ferramenta analyze_image integrada compatível com OpenAI; modelos com capacidade de visão não são afetados.

Avalia plugins de terceiros antes de você confiar neles: varredura estática de padrões maliciosos (exfiltração, acesso a credenciais, ofuscação, persistência) e uso de caminhos superprivilegiados, cobertura de dependências transitivas, baseline de hash de pacotes oficiais para detecção de adulteração na cadeia de suprimentos e um gate opcional de chamada de ferramenta de plugin.

Motor de regras de permissão no estilo Claude Code: níveis hard/deny/ask/allow com um nível hard acima do acesso total, regras por workspace, proteção de caminhos com curinga e um editor visual por etapas; as regras persistem em settings.yaml.

Google Antigravity CLI (agy) como subagente de produto DSH: delegue tarefas a um agente de codificação Gemini com seu login Antigravity (sem chave de API), com acompanhamentos por conversa, progresso em streaming em segundo plano, análise de imagens por caminho e uma janela de login pop-up.

Compreensão de imagens e OCR totalmente locais via Vision Framework do macOS: `ocr_image` (texto, layout de tabela + coordenadas) e `view_image` (cena, rostos, QR) — cole várias imagens na caixa de entrada da web ou passe caminho/URL/base64; as imagens nunca saem do seu Mac.

Game asset production pipeline: generate images, video and audio, turn a video into a coherent sprite animation, derive recoloured variants, adapt assets to an engine schema, install them into the project and verify the code actually references them. Requires ffmpeg for the video-to-sprite path, and an image/video API key (Agnes AI / OpenAI / fal) for generation.