Plugins

Transforma um vídeo (ficheiro local ou ligação Bilibili/yt-dlp) numa grelha de storyboard navegável: células numeradas, marcas temporais exatas, transcrição por célula e envelope de áudio na mesma linha temporal. video_zoom volta a ler qualquer intervalo com maior resolução, para que um modelo apenas de texto possa examinar o vídeo em vez de ler um resumo.

Fork de alto desempenho do SAOS-3624/dsh-video-storyboard: instale este plugin ou o upstream, nunca ambos. Converte vídeo em grades de storyboard endereçáveis (células numeradas, timestamp e linha da transcrição por célula, envelope de áudio). Requer Node 20+ e ffmpeg/ffprobe no PATH; se o arquivo não tiver faixa de legendas, exige endpoint ASR configurado.

Memória de longo prazo para dsh via serviço Hindsight local. Cada turno é guardado com horário local e memórias relevantes, reordenadas com consciência temporal, entram no contexto antes das respostas. Cada área usa um memory bank; várias podem compartilhar um e os bancos aceitam nomes chineses. A retenção é configurável (padrão: mensagens do usuário e respostas da IA); o histórico só é importado quando escolhido. Inclui configuração em três etapas com implantação local em um clique (uv + Python 3.12), cartão de estado na barra lateral e painel para pesquisar memórias. O modelo padrão de embeddings e reranker requer chave API SiliconFlow; apenas Linux foi verificado até agora.

Contexto de horário em uma linha para DeepSeek Harness: cada turno começa com Current time (dia da semana, data, hora, deslocamento UTC e fuso IANA) e termina com Turn ended. Assim o modelo conhece horário, data e intervalo entre turnos sem perguntar.

Ponte de canal Feishu (Lark) com falha fechada: converse com um bot e receba as respostas do agente dsh — com aprovação opcional de ferramentas human-in-the-loop (cartões Allow/Deny antes de cada chamada bash, tempo limite fail-closed). Integração exclusiva com o SDK oficial do Python (versão fixada); lista de permissões com negação padrão, verificação de assinatura/timestamp/replay de webhooks, sessões fixas por chat; verificação diária de compatibilidade com o SDK mais recente; documentação bilíngue.

Mostra abaixo do composer o custo CNY ao vivo da sessão atual. Cada mensagem do assistant é calculada pelo modelo que a gerou e pela tarifa de pico ou fora de pico do horário de seu próprio timestamp. A página Settings edita os seis preços de cada modelo; modelos sem tabela recebem ~ no início porque são cobrados pelas tarifas Flash.

Amostra vídeo como uma pessoa, sem baixar: primeiro metadata/capítulos, depois frames com timestamp, transcrição priorizando legendas (ASR local só se a plataforma não tiver), tags sonoras AudioSet de 527 classes e comentários principais. 21 ferramentas compartilham um cache em disco com lock entre processos. Requer Python 3.10+, ffmpeg e vidlens (pip install vidlens-mcp); se faltar, mostra duas soluções em vez de um ImportError simples.

Enriquece automaticamente os model channels do DeepSeek Harness: dispensa configurar manualmente por model contextWindow, maxTokens, entrada multimodal [text, image] e níveis de reasoning effort {low, high, max} após adicionar um provider channel. Atualiza ao salvar, com página Settings UI e backups com data/hora.

Pins each message's action row — copy/like/dislike/branch controls, timestamp, and third-party additions — so it stays visible without hovering.

Native DSH /side conversation tabs with a clean transcript and inherited context, hidden from the main session list using independent Session forks and the official chat UI, with timestamps, token usage, streaming and the command menu. Extracted from dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT); do not enable it alongside dsh-better-sidebar's own /side entry — the two command entries conflict, so stop one before using the other. Requires Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 and dsh-delete-session for confirmed permanent cleanup.

In-chat image viewer for DeepSeek Harness: wheel and trackpad pinch zoom at the pointer, two-finger and drag panning, gallery navigation, downloads named from the image description and timestamp, and opening workspace originals in the system default app.

Plugin DeepSeek Harness (DSH): injeta em cada nova sessão um snapshot local, limitado e com timestamp do Second Brain (identidade, fingerprint de estado e referências). Somente leitura, nenhuma gravação, falha explícita e zero dependências.

Fornece à IA do DSH quadros de vídeo com timestamp, áudio e análise de letras para Bilibili, YouTube e arquivos locais. Importa sessões de navegador criptografadas, retoma a visualização, salva resolvers de sites e gerencia o cache nativo. Requer FFmpeg e ffprobe no PATH ou configurados nos ajustes do plugin.

Injeta em cada prompt a hora local exata e o carimbo de data/hora, relação entre dias e intervalo de recência da mensagem anterior do usuário. /time imprime o bloco injetado.

Tarefas temporárias com um clique para DeepSeek Harness: cada uma cria um workspace descartável com timestamp e sessão própria, exibidos como nó nativo de workspace na barra lateral.

Observabilidade de cobrança e uso de agentes no dsh web: registro por leitura direta dos logs de sessão com zstd, timestamps por evento e deduplicação dupla por watermark + `lastSeq`. Perfis de tarifas multconta por provedor/modelo, badge ao vivo por janela lendo o ID da sessão via React fiber, painel glassmorphism com sparkline de 14 dias, alertas de orçamento, consulta de saldo do relay e biblioteca oficial de preços com 332 modelos.

Adiciona um botão Long text à linha de ferramentas do compositor: escreva ou cole o corpo em um editor sobreposto; ao salvar, o conteúdo vai para `<workspace>/.dsh-longtext/<timestamp>_<title>.md` e uma referência de caminho `@` ao arquivo é acrescentada ao compositor, mantendo o texto longo fora da conversa.

Aba de conversa do DeepSeek Harness Web com datas solar/lunar, ganzhi de ano/mês/dia, zodíaco chinês, 24 termos solares, festivais, feriados chineses incluindo dias úteis compensatórios, clima de várias cidades, conversor epoch↔data com fuso horário e história offline “neste dia” de fontes gratuitas, sem API key.

Biblioteca de skills em painel flutuante: abas skills/call ledger/quick start. Usuário escolhe a raiz no seletor nativo (padrão ~/.dsh/skills; sem caminho fixo). Categorias em dois níveis, grupos manual/palavras-chave/IA e árvore/lista somente visual (não move arquivos). Lê frontmatter do SKILL.md; busca nome/descrição/texto original e abre o arquivo. Ativar por skill/categoria/biblioteca altera disable-model-invocation, salva antes SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> e reverte se falhar. Ledger separa auto/manual, registra sucesso/falha por tools/result, mostra contagem/taxa/tendência/ranking e reutiliza ledger existente. Hot reload. Ajustes: exibir/ocultar três bolas, recuperar a que saiu da tela e escolher entre 130 skins comuns.

Reativa automaticamente o agente principal após reiniciar o serviço DSH: compara horários da última execução, publica e entrega um aviso de recuperação com o tempo de inatividade em formato legível para retomar o trabalho interrompido. Funciona com cordis ctx normal e está preparado para o DSH Desktop empacotado.

Auditoria de segurança e perícia de sessões para dsh: registro completo da cadeia de chamadas de ferramentas (quem/ferramenta/arquivos/horários), reprodução com dados sensíveis ocultos e varredura baseada em regras.

Connects DSH to timestamped video reading, shared queues/history and Scroll personal Bilibili workflows through an existing Video Reader installation. Windows x64 only: install the core and set VIDEO_READER_ROOT before starting DSH; the bundle does not install Python, FFmpeg, models or Bilibili credentials.

Lê vídeos com um modelo somente de texto: com ffmpeg instalado, amostra quadros em intervalos de 0,1 a 10 segundos e cria folhas de contato com o timecode real de cada quadro; extrai o áudio e o envia ao iTingnao para transcrição com timestamps (requer ITINGNAO_API_KEY) e descreve cada folha com um modelo do host capaz de analisar imagens. Funciona sem outro plugin de visão. Um slider do composer define o intervalo; arquivos somente de áudio são transcritos sem amostragem de quadros.

Transforma um link de vídeo em cartões de conhecimento Markdown com timestamps e links para o momento exato. Requer Python 3.10+ e yt-dlp próprios. ffmpeg e faster-whisper são necessários somente para vídeos sem legendas; legendas exclusivas de membros exigem cookies de login do Bilibili.