Plugins

Meta-skill de pareamento tarefa-skill com uma escada de preguiça para carregamento mínimo, uma tabela de roteamento editável pelo usuário e um fluxo de instalação com quarentena, varredura SkillSpector e aprovação humana.

Registra a skill remove-pdf-background-gray para o DSH: clareia fundos de digitalização cinza ou cor de creme em PDFs baseados em imagem, preservando resolução, geometria de página e bordas de texto com antialias (regravação Flate sem perdas), por um único script Python (pypdf + Pillow + numpy).

Registra a skill Inspiration Deck Workshop para o DSH: apresentações HTML estáticas locais (6 modelos, mais de 25 layouts, 23 temas e showroom de movimento) com CLI de validação e exportação para PNG/PDF e testes de fumaça, sem dependências de runtime.

Renderizador de diagramas Mermaid para a conversa da interface web: transforma blocos de código mermaid em cartões interativos (zoom, ajuste à largura, visualizador em tela cheia, alternância prévia/código) com primitivas oficiais da interface, e mantém o bloco de código original com um aviso de erro embutido quando a renderização falha.

Ponte de anexos de imagem no chat com uma ferramenta view_image para qualquer VLM compatível com OpenAI (Ollama local ou nuvem): imagens coladas/arrastadas se tornam marcadores de caminho view_image antes de chegarem aos modelos DeepSeek somente texto.

Ferramenta `describe_image`: uma ponte de visão que envia imagens ao mimo-v2.5 pela API opencode Zen (credencial `OPENCODE_GO_API_KEY`, rota gratuita primeiro com fallback pago) e devolve descrições em texto para modelos somente texto, com passthrough nativo e transcodificação ImageMagick de SVG/TIFF/HEIC.

Ferramenta image_describe (识图) voltada ao modelo sobre a API compatível com OpenAI do DashScope (qwen3.7-flash), além de uma ponte de colagem: em sessões somente texto, imagens coladas se convertem automaticamente em caminhos de arquivo no envio e são renderizadas de volta na transcrição, para nunca esbarrarem na admissão de imagens. Traga sua própria DASHSCOPE_API_KEY; endpoint/modelo/orçamentos configuráveis, cliente HTTP à prova de redirecionamento e funciona em todos os agent presets.

Visão para qualquer rota do DSH: cole imagens no compositor web com análise automática guiada pela intenção, delegue a leitura de imagens do workspace a um subagente de visão Kimi/MiniMax e materialize os originais colados para edição.

Ponte de visão com descoberta automática para agentes DeepSeek Harness somente texto: encontra automaticamente um modelo capaz de imagens entre seus provedores configurados e devolve descrições das imagens como texto simples por uma ferramenta de visão.

Adaptador DeepSeek aumentado com visão: um modelo capaz de visão descreve a imagem de entrada e então um modelo DeepSeek somente texto raciocina sobre essa descrição.

Visão sob demanda para modelos DeepSeek somente texto: envie imagens e o modelo chama uma ferramenta view_image apoiada em qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI (Qwen/DashScope por padrão).

Visão como plugin para modelos somente texto no DSH, com interação nativa para compreensão e geração de imagens, automação de GUI, memória de evidências em camadas e cache.

Visão estruturada local-first para agentes somente texto: as imagens vão a um VLM local compatível com OpenAI e voltam como evidência JSON (resumo, OCR literal, regiões de layout, entidades/relações, cores, incerteza explícita), com fallback anti-alucinação e ponte opcional de colar/enviar; custo zero em nuvem, as imagens nunca saem da máquina.

Codificador de sinestesia para o DSH: um modelo de visão traduz imagens em texto espacial estruturado e compacto (canvas/elementos/coordenadas em porcentagem), dando a LLMs somente texto compreensão de imagem em nível de pixel pela ferramenta `mm_vision`.

Reaproveita o modo de visão embutido do DeepSeek web para modelos somente texto: a ferramenta deepseek_vision aciona a automação local de navegador deepseek-vision-cli (ajuda de login manual, deep-think ativado, fechamento automático do navegador) e retorna descrições de imagens como texto.

Encaminha as imagens do chat para um modelo de visão fixo compatível com OpenAI, devolve observações factuais ao modelo principal selecionado e reaproveita observações por sessão em replays, compactações e reinícios.

Agente de escrita em colaboração profunda para o DSH: aprendizado do estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo esclarecer→esboço→escrita por seção→red-team→galeria de leitores, síntese de projeto em relatório (relatório de laboratório / apresentação de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e UI web de melhoria de trecho selecionado com prévia de arquivos no app.

Fornece a ferramenta bili_summary: metadados de vídeos do Bilibili, linha do tempo de legendas e captura de quadros com sharp, com tratamento de erros e degradação graciosa embutidos.

Curadoria da saída de ferramentas no momento da ingestão: mantém linhas de erro e aviso mais o início e o fim, despeja o texto completo em disco com um ponteiro que o modelo pode reler; cobre todas as ferramentas de texto, e resultados pequenos passam intactos.

Sandbox multi-workspace: concede acesso de escrita a todos os workspaces registrados automaticamente — adicione um workspace e escreva nele na hora, sem configuração nem escalonamento.

Uma ferramenta `search` que aprende a escolher entre estratégias de busca rápida e minuciosa usando um bandit contextual (amostragem de Thompson), melhorando com o uso real em vez de uma heurística fixa.

Fonte de dados empresariais Qichacha (企查查) como plugin dinâmico do Cordis: 5 ferramentas de agente (autenticação com login por QR, busca de empresas, busca de conhecimento, busca de ferramentas, execução de ferramentas) cobrindo mais de 100 dimensões de dados (registro comercial, acionistas, judicial, PI), além de um gerenciador de contas na página de configurações; IO de rede/arquivos via subprocessos do DSH executando node -e; credenciais interoperáveis com o cliente local BizOwl.

Um porte enxuto do Headroom: comprime a saída de ferramentas e corta até 20% do contexto, sem afetar o cache de contexto do modelo nem o desempenho do agente.

Conecta o DSH ao Beav local para operações de IA no Xiaohongshu (RED/RedNote) e em redes sociais: fluxos de pesquisa de temas, conhecimento, copywriting, imagem, áudio e vídeo curto com aprovação e rastreio de artefatos.