Plugins

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Estúdio de conteúdo para Conta Oficial do WeChat: escrita em rotação para evitar homogeneização, playbook de remediação para baixa criatividade, baseline visual de imagens de bênção, pipeline gpt-image com aceitação por OCR e a API web de rascunho xiaolvshu medida na prática.

Read-only audit of the local CLI toolchain as a sidebar panel in the DSH web GUI: lists installed versions across Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv and self-updating CLIs, flags which ones have a newer release available, and shows the dependency impact for installed packages. It reports only and never runs an upgrade, so no tool on the machine is modified. The DSH plugin ships on npm as `dsh-cli-doctor`.

Plugin nativo DeepSeek Harness: envia cada prompt para a captura local agent-feedback-loop e injeta regras recorrentes compiladas no contexto.

Painel de química para DSH Web. Desenha estruturas no Ketcher; um script descarrega a build, que é renderizada localmente no navegador sem backend. O RDKit calcula a molécula atual sem chamar modelos: fórmula, massas, logP, TPSA, dadores/aceitadores de H, anéis, Fsp3, centros estereogénicos, verificações Lipinski/Veber, QED, alertas PAINS/BRENK, estrutura Murcko, pesquisa SMARTS, semelhança, conversão, normalização e limpeza em lote. A aba de retrosíntese comunica com um backend substituível (Retro* por padrão) através de processo JSON entrada/saída e indica o que falta se não estiver instalado, sem inventar uma rota. Os cálculos são feitos pelo pacote Python do repositório (rdkit), instalado separadamente via pip.

Regista num perfil DSH o servidor MCP stdio dsh-mol, baseado no RDKit e sem acesso à rede. As 12 ferramentas incluem: validação SMILES em três níveis com diagnósticos legíveis e posições, propriedades moleculares, semelhança com fármacos e alertas estruturais, renderização PNG/SVG, grelhas de moléculas, conversão SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/fórmula, normalização com registo por etapa, deduplicação, pesquisa de subestruturas SMARTS, semelhança de fingerprints e limpeza em lote com relatório de cada linha rejeitada. O patch apenas regista o servidor; o pacote Python das ferramentas tem de ser instalado primeiro. O README indica instalação por `pip install` ou a partir do código; até estar no PyPI, funciona a via do código.

Prepara chamadas exatas de ferramentas do DSH sem despachá-las, apresenta argumentos canônicos completos em uma Batch Review Inbox durável, invalida aprovações após edições ou reinícios e confirma apenas um digest SHA-256 correspondente mais um nonce de uso único pelo pipeline normal de ferramentas do DSH.

Registra seis skills de fluxo de trabalho guiado por especificação + test-driven para o DeepSeek Harness: autoria de specs OpenSpec fundida com a disciplina TDD do Superpowers em um pipeline de Fase 0-4 com gates de revisão. Zero dependências de runtime.

Alimenta cada prompt do dsh no pipeline local de memória de feedback agent-feedback-loop — captura insatisfações, revisa-as offline em reflexões e anexa ao turno o contexto compilado de regras de recorrência, nunca bloqueando um prompt. Requer o runtime agent-feedback-loop; executar agent-feedback-loop install depois conecta automaticamente os perfis dsh existentes.

Ambientes de execução por projeto para o DeepSeek Harness: adota ou cria automaticamente um venv Python local ao projeto (.venv_local/python) e conecta as toolchains e variáveis de ambiente dos runtimes que cada projeto usa (python venv / node / go) — python e pip sempre resolvem para o projeto, nunca silenciosamente para o Python do sistema.

Reconhecimento de imagens configurável para modelos DSH somente de texto: as mensagens de imagem são primeiro transcritas por um modelo de visão compatível com OpenAI (URL base, ID do modelo e chave API definidos numa secção de Definições) e depois passadas ao modelo principal como texto, enquanto o suporte a entrada de imagem é anunciado. O esquema de autenticação por chave API é selecionável (cabeçalhos de pedido estilo OpenAI, Anthropic, Gemini ou Azure) e a falta de uma chave é comunicada antes de qualquer pedido ser enviado.

Pipeline diário automatizado de conteúdo para Insta360 GO 3S: captura remota BLE/WiFi de filmagens de aquário, importação sem fio, avaliação de qualidade ffmpeg com registro de decisões, edição automática (seleção de segmentos, narração TTS, música, legendas) e upload no Bilibili via biliup (dry-run por padrão).

Converte documentos Office e PDFs (incluindo os digitalizados) em Markdown estruturalmente formatado por meio de um pipeline OCR com roteamento priorizando CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Use o AItelier como subagente a partir do DeepSeek Harness: gere, edite, execute, exporte e importe pipelines SkillFlow. Apenas cliente — requer um backend AItelier em execução (Docker; ver README).

Gerenciador de ambiente uv nativo do DSH: cria, sincroniza e executa virtualenvs Python a partir da aba de configurações, com fallback para pip, visibilidade somente leitura do conda e pré-visualização de sync de projeto em dry-run.

Entrada de voz pronta para a China para o compositor. Requer uma ponte local em Python (pip install dashscope websockets, executar bridge/voice-bridge.py) — o plugin sozinho não funciona. O microfone do navegador transmite PCM de 16 kHz à ponte, que executa o Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2); o texto intermediário preenche o rascunho no cursor, parada automática por silêncio, envio automático opcional.

Prepara chamadas de ferramentas DSH exatas sem despacho, apresenta argumentos canônicos completos em uma Caixa de Entrada de Revisão de Lote durável, invalida aprovações após edições ou reinicializações e confirma apenas um resumo SHA-256 correspondente mais um nonce de uso único através do pipeline de ferramentas DSH normal.

Auditoria ao vivo de CVE/cadeia de suprimentos para as dependências do próprio projeto do seu espaço de trabalho (npm/pip/go), com base no OSV.dev, com uma ferramenta cve_audit e revarredura automática opcional em mudanças de lockfile.

Suíte rigorosa de pesquisa matemática aberta: quatro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) para provar teoremas com auditoria adversarial, gestão de programa de pesquisa, orquestração de pipeline e auditoria de formalização em Lean 4; testes verificados por CI e sincronização mecânica com upstream.

Agent preset: one session runs a three-phase auto-development pipeline — interactive design with parallel research subagents, goal-driven development with reviewer/developer subagents and per-package budget ledgers, then an acceptance fix loop.

Local art pipeline for DSH: drives the locally installed SD WebUI and ComfyUI backends through ten image_* tools and an Art Studio sidebar panel with an embedded ComfyUI canvas, post-processes with the Python shipped with those installs (rembg cutout, Real-ESRGAN upscale, seamless tiling), and writes Godot-ready assets with res:// paths once a project root is set.

Registers one `ocr` tool for text-only models: it runs the offline script bundled in the repo over a single image or PDF and returns the recognized text — Windows native OCR first, then RapidOCR, then Tesseract. Recognition runs locally with no network request and no API key. Needs Python 3.11 on PATH plus `pip install winocr pillow` (winocr is the preferred engine; RapidOCR and Tesseract are fallbacks). Per-line results for images, per-page results for PDFs.

Bridges DSH to a local MemVault store: core memory blocks injected into the system prompt, finished turns extracted through MemVault's own pipeline, and a panel to browse, trace, review and replay what was stored.

Bring a DSH plugin repository's build and release pipeline into the app: a sidebar panel listing each repository's latest workflow run, its releases, and how far the local checkout has drifted from the last release, with buttons to trigger a build, cut a release, publish a draft, re-run, cancel, or read the failed-step log. Drives the workflows through the machine's authenticated gh CLI, so the plugin stores no credential of its own, and which repositories are tracked lives in a config file rather than the package.