Plugins

Roteamento automático de esforço de pensamento para dsh: um classificador local fine-tuned de 7 perguntas (ModernBERT, 842MB, <1s de inferência em CPU) escolhe low/high/max para mensagens sem intenção; retries dentro da sessão escalam o tier (low para high para max) sob restrições de exclusão; o serviço juiz falha com segurança em low se inalcançável. Um chip de tier na barra de entrada mostra o tier ao vivo e os últimos 20 julgamentos. Toda a inferência é local — o texto da tarefa nunca sai da máquina.

RAG de base de conhecimento de literatura local: 10 ferramentas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), busca híbrida BM25+vetorial+reranker, QA com citações e links DOI clicáveis, embeddings bge totalmente locais sobre um índice SQLite de arquivo único. Requer Python 3.9+ com pymupdf, faiss-cpu e sentence-transformers; o instalador `npx dsh-kb-rag-install` configura tudo isso e pré-baixa o modelo.

Shell no estilo eDEX-UI sobre a GUI web do DSH: barra esquerda de telemetria do sistema com sparklines de CPU por núcleo, barra direita com mapa-múndi encom-globe e gráfico de tráfego de subida/descida, navegador de arquivos com pré-visualização e um compositor em estilo terminal que acompanha o workspace ativo.

Painel de cartões de servidor para DSH: status por host, CPU, memória, disco e latência, com terminais SSH xterm.js em um clique; importa ~/.ssh/config e pode ser montado como uma aba better-sidebar ou uma gaveta direita independente.

Plugin de memória entre sessões para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extração automática, indexação SQLite FTS5, recuperação semântica RRF injetada no prompt do sistema a cada turno, manutenção agendada, consolidação LLM via ctx.llm, prevenção de explosão de contexto, identidade Soul global via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confiança, resumo no fim do turno. v0.6.0: embeddings semânticos locais (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sem chamadas à nuvem. v0.6.1: corrigida a expansão de ~ na configuração de caminhos. Instalação sem configuração.

Fallback de OCR local para rotas somente de texto: quando o modelo de sessão declara que não pode aceitar imagens, a imagem anexada é armazenada em cache localmente e seu caminho é injetado para que o modelo possa chamar ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime em CPU, sem chave de API, imagens nunca saem da máquina. Silencioso quando o modelo pode ver imagens.

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.

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.

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.

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).

Plugin DeepSeek Harness para SCNet HPC: configuração SSH, jobs Slurm CPU/DCU, sondagem de cluster, diagnóstico de nós de computação e orientação Hygon DCU/DTK.

Animal de estimação de ambiente de trabalho roxo e branco que se fixa à borda do ecrã e mostra, em tempo real, temperaturas de CPU, RAM, GPU e NVMe, juntamente com informações de hardware.

Exibe o uso em tempo real de CPU e memória da máquina que executa o servidor web DSH.

Widget flutuante de status do sistema: uso de CPU/memória/disco ao vivo no canto inferior direito da interface web DSH com avisos coloridos por limiar.

DSH 插件：用于局域网内设备监控，在右侧边栏（结合 dsh-better-sidebar）登记最多 10 台设备， 通过 SSH 定时采集运行指标、画波形图，并对 CPU / 内存 / 磁盘 / 温度做阈值告警。

DSH 侧栏实时硬件监控：CPU / GPU / 内存 / 磁盘一页看完，每秒刷新，每个读数都能下钻到是哪个应用。支持容量与内存耗尽预测、阈值告警与 NDJSON 导出。纯 Node，零运行时依赖，完整功能仅 Windows。

Windows host performance from WSL: CPU, memory, disk and top processes.

Service control panel in DSH Web settings: live host info (PID, versions, uptime, memory/CPU trends, active sessions), npm update banner, and a confirm-guarded graceful stop that warns when tasks are running and can wait for them to finish.

Monitor de sistema na barra lateral para a UI Web do DSH: visão geral do host ao vivo (CPU/memória/rede/disco), lista de processos e status de contêineres Docker, tudo somente leitura.

Ferramentas somente leitura de informações do dispositivo Windows: uma ferramenta de agente por categoria de dispositivo Win32 (hora, sistema, cpu, memória, disco, gpu, rede, bateria, processos, usb, áudio, impressoras) via coletores WMI/CIM e Node os

蛋白质结构预测与设计插件：序列设计（ProteinMPNN/SolubleMPNN/LigandMPNN）、结构预测（ESMFold）、复合物界面筛选、序列理化打分与多样性聚类——零手动自举（本地 CPU/GPU 自适应），供 dsh-bio-genie 消费 | Protein structure prediction & design toolkit for dsh (sequence design, folding, interface screening)

Real-time host performance monitor for the DeepSeek Harness right Sidebar: CPU / memory / swap gauges, a GPU clock and VRAM line, CPU / GPU / motherboard / drive temperatures, a sortable process table, and a keep-awake toggle for remote sessions — on Linu

Live btop-style CPU/memory/temperature/GPU monitor tab for the DeepSeek Harness web GUI.

Large-image recognition for vision-exp models: lossless 800×800 tile recognition (smart/pipeline/full), local OCR with preprocessing & handwriting routing, optional multi-vendor GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) with auto CPU fallback.