Plugins

Radar de plugins DSH por estrelas. Lista com 3.000+ estrelas GitHub ou 100k+ downloads npm em 30 dias; depois de cair no ranking, permanece listado por 180 dias por padrão para continuar encontrável após o auge.

Edição local de cor de vídeo com LUTs DJI Log ajustadas à câmera, realces e sombras independentes, controles opcionais de pele e cor seletiva, prévia de frames e exportação HEVC de 10 bits. O tarball universal listado não inclui runtime: no primeiro início, “configure environment” baixa por HTTPS um runtime fixado (Python 3.12 + FFmpeg 9, ~100 MB) ou permite apontar para Python 3.10+ e FFmpeg/ffprobe 8+ próprios. Releases com sufixo de plataforma incluem o runtime.

Ferramentas Agent baixam vídeos do Bilibili, transcrevem com whisper.cpp local e criam notas Markdown estruturadas com o LLM do próprio DSH; PDF opcional. Somente Windows. Dependências ausentes são baixadas para o diretório de dados: yt-dlp.exe, build ffmpeg.exe do GitHub/gyan.dev, binário whisper.cpp x64 do GitHub e modelo de ~547 MB do hf-mirror. Exportar PDF chama Edge/Chrome instalado localmente. Duas ferramentas: video_to_notes e note_to_pdf. JS puro, sem API key extra.

Tradução de PDF para DeepSeek Harness por uma conta connector yiyide.cc. As 12 ferramentas incluem autorização, upload com pré-verificação por página, prévia de 3 páginas, cotação, confirmação que bloqueia os pontos/créditos de tradução, consulta do trabalho, confirmação de qualidade e download local do PDF traduzido ou bilíngue.

Adiciona um botão Download PNG ao lado do botão de copiar mensagens do assistente na interface Web do DSH.

Menu de três pontos no cabeçalho da sessão: baixar o log, alternar a transcrição de cada chat entre Normal e Verbose e definir o que Verbose expande (blocos de raciocínio, chamadas de ferramentas, saída do terminal).

Skill DSH: baixa em lote PDFs completos para uma lista de DOI/títulos por navegador real, usando o acesso institucional do usuário (CARSI/SSO/VPN do campus) e rotas de acesso aberto. Bundle dsh instalável para a skill chegar a todos os agentes.

Proxy de download para DeepSeek Harness: registra ferramentas como dsh_download; arquivos internacionais usam o núcleo de proxy incluído (assinatura autossuficiente ou proxyUrl explícita) e arquivos nacionais conectam diretamente. Inclui sha256, limite de tamanho, detecção de travamento e fallback automático se a conexão direta falhar, além do painel Configurações → Proxy de download.

Classifica plugins DSH por downloads mensais reais do npm, não por estrelas do GitHub, e identifica os subestimados pela ordem de estrelas. Mostra a divergência entre as duas classificações, sem veredito único de qualidade. Cada número vem de uma leitura ao vivo do endpoint público de downloads do npm, não de snapshot. Uma segunda dimensão compara a versão de tools declarada em peerDependencies com a versão atual e sinaliza plugins populares que este Host não pode instalar, em vez de recomendá-los. Apenas GETs de leitura; sem rota HTTP própria.

Painel de entrega na barra lateral do DSH: indexa cada imagem e arquivo enviado ao harness (anexos endereçados por conteúdo e caminhos locais com @), reconstrói o histórico Taildrop por dispositivo a partir de chamadas `tailscale file cp` nos logs, lista arquivos recebidos (caixa de entrada Tailscale e arquivos sem marca em `~/Downloads`) e envia novos pelo painel com status online e progresso de upload.

Bola de desktop 44x44 sempre no topo para DSH que reflete a atividade real do agente (pensando, pesquisando, buscando na web, erro, aguardando entrada) e mostra um selo de exclamação ou interrogação quando uma tarefa termina ou precisa de resposta enquanto você está ausente. Somente Windows; baixa seu runtime Electron no primeiro uso.

Reescreve comandos de ferramentas pwsh e bash por `rtk rewrite` e executa o equivalente compacto; se rtk faltar ou não houver equivalente, usa o comando original. Inclui baixador `/rtk install` com verificação de checksum.

38 ferramentas para o agente controlar o navegador integrado da barra direita DSH: abrir/navegar, ler texto, elementos interativos e árvore de acessibilidade; clicar, preencher, selecionar, marcar, teclas, rolagem; redimensionar o quadro pela quina (um quadro estreito mostra o layout móvel com reflow responsivo); captura/ página inteira/PDF/Markdown, extração JSON, download, cookies e registros por etapa com replay e lista de ações permitidas. O `web_search` integrado oferece SearXNG próprio por túnel SSH, com Tavily e navegador real como fallback. O Fetch tenta de novo URLs GitHub bloqueadas via espelhos medidos e detecta charset no cabeçalho para decodificar GBK/GB2312.

Pesquisa bibliográfica CNKI somente leitura para DSH. Quatro ferramentas MCP (search/detail/export/status) controlam seu próprio Edge/Chrome por uma ponte de mensagens nativas. Não baixa PDFs; intervalo mínimo de 3 segundos e limite de 300 ações por dia. Para as ferramentas aparecerem, instale `pip install wensu`, execute `wensu setup` e carregue a extensão do navegador.

Importa na inicialização para o DSH wallpaper engine os papéis de parede recém-baixados pelo app Hao Wallpaper, de modo incremental e idempotente. Requer Hao Wallpaper, Python 3.8+ e instalação prévia de `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Compatível com macOS e Windows.

Plugin do DeepSeek Harness para contêineres sem acesso ao sistema de arquivos local: pelo navegador, oferece botões de download em vez de “Show file location”, atalho “Show files” e editor de arquivos Monaco na barra lateral.

Guard antes de executar: o predicado tools.guard decide allow/ask/refuse por preset de permissão para comandos shell perigosos (burlar git hook, rm destrutivo, download-and-run, reescrever histórico git) e edições de caminhos de credenciais ou arquivos não lidos no turno; informa motivo e alternativa viável ao modelo.

Pool de rotas de saída DSH: 15 seeds + 20 candidatas, 7 tipos de destino. Verifica antes do uso com handshake TLS e cadeia completa (TCP sozinho pode marcar IP morto como saudável); cooldown 2/5/15 min após falhas e rota saudável mais rápida por tipo. Reescreve URL por 4 regras (prefix/registry/index/host-replace) para git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget via shell bash (só downloads executados pelo modelo; não pwsh/host/renderer), tools line_pool_status/line_pool_run ou child-process spawn. Preserva quebras e muda só o segmento download. Nunca reescreve user:token@host nem altera config global. Painel mostra latência/falha/cooldown, retest/ativação, TUN/proxy via network-adapter/loopback. Revalida candidatas a cada 24 h.

Três companheiros chibi incluídos, com balões e leve balanço, lembram pausas, água, sessões longas e noites tardias. Na página sem downloads extras; a janela macOS opcional precisa de helper Electron baixado separadamente.

OCR de PDFs digitalizados somente com imagens para Markdown. Como um livro leva cerca de uma hora, cada página recebe checkpoint para retomada após interrupções; um log mostra o progresso e o relatório de qualidade aponta páginas vazias e linhas com baixa confiança. Requer Python 3.10+ e `pip install -r requirements`; na primeira execução, baixa o modelo OCR.

Notas de reunião para dsh: uma reunião por conversa, transcrita e separada por falante no próprio dispositivo, com pontos, atribuições, notas manuscritas, revisões e pontuações mensais no mesmo painel. Exporta SRT/Markdown/Word e cria um zip portátil que outro dsh pode importar. Atribuições confirmadas são enviadas à DingTalk/WeCom com um clique, conforme as configurações do robô. Modelos de reconhecimento são intercambiáveis, com importação de modelo local mais forte por arquivo; reconhecimento na nuvem fica desligado por padrão e não faz requisição antes do consentimento. Word requer Python e python-docx; a primeira execução baixa um modelo de 28 ou 77 MB.

Permite que o modelo veja um vídeo de verdade: o ffmpeg local extrai imagens com timestamps e o faster-whisper transcreve o áudio, para que o agente leia pixels reais quadro a quadro em vez de confiar em resumo textual. Tudo local, sem upload; informa quando não há fala. Somente Windows; requer Python 3.10+ e ffmpeg. A primeira execução de video_eyes_setup baixa cerca de 700 MB (faster-whisper e seu modelo).

Busca e baixa imagens em várias fontes (14 mecanismos + 7 aliases: Baidu, Bing, 360, Duitang, Huaban, Iconify, DuckDuckGo, Yandex, Openverse, Wikimedia, Pixiv, Wallhaven, Konachan, Safebooru). Salva as escolhidas no workspace da sessão com meta.json por arquivo e as exibe na conversa; inclui CLI independente.

Transforma audiolivros MP3 em inglês e documentos em lições de escuta. Transcreve localmente cada frase com o modelo de fala já baixado pelo DSH Voice Input (~241 MB; baixa no primeiro uso se faltar; ffmpeg necessário), e o modelo DSH corrige e explica. Prática com escuta às cegas/intensiva e repetição espaçada; exporta dublagem chinesa. Inclui vozes Kokoro offline, painel lateral e quatro ferramentas IA.