Плагины

Пиксельная студия в стиле Aseprite: ИИ рисует спрайты штрих за штрихом с выделениями, слоями, кадрами анимации, градиентами, симметрией и референсными слоями, каждый шаг рендерится в реальном времени как кадры ANSI-терминала.

Сэмплирует видео как человек, не скачивая: сначала metadata/chapters, затем кадры с временными метками, transcript сначала из субтитров (локальный ASR только если их нет на платформе), звуковые теги AudioSet 527 классов и популярные комментарии. 21 tool используют общий disk cache с межпроцессной блокировкой. Нужны Python 3.10+, ffmpeg и vidlens (pip install vidlens-mcp); при отсутствии предложит два способа решения вместо голого ImportError.

Локальные медиа→таймлайн/транскрипт/области; ссылки на кадр/секунду/говорящего. Fallback каждого медиа в meta.attempts (не скрытый): мультимодальные модели хоста→OpenAI-совместимый endpoint/ротация ключей→локальные ffmpeg/ASR→метаданные. Cooldown только auth/quota; кандидат сохраняется и переносится в конец, не удаляется. Ошибки маскируются до обрезки; magic bytes, не расширение. Опциональный vision-bridge; регистрация моделей/inline AV (video_url/input_audio) требует peers dsh-thinking-levels/dsh-llm-openai-completions; без них деградация без ошибок. По умолчанию удалённо; strictLocalOnly локально. ffmpeg/ffprobe и ASR CLI не включены, нужны только локальному fallback; без них — метаданные. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1 (6 rc, enum engines.dsh); npm dsh-media-lens.

Воспроизводит локальное видео и аудио в диалоге. Созданные моделью записи, перекодировки и озвучка появляются под финальным ответом, если путь есть в командах, выводе или ответе; play_video открывает другие файлы. Видео — карточками с предпросмотром, аудио — полосой перемотки; HTTP Range позволяет искать в больших файлах без загрузки в память. Добавляет боковой рендерер, поскольку встроенный просмотрщик не показывает mp4. look_video использует скрытый локальный Chrome/Edge для контакт-листов с отметками времени, крупных кадров или коротких последовательностей; проверяет тишину, низкую громкость, клиппинг, один канал, чёрные/застывшие кадры и заголовки MP4/MOV для телефонов (кодек, HDR, faststart); включает исправления ffmpeg.

DeepSeek Harness plugin that compacts long chats by rendering history into compact bitmap frames a vision model can read, while keeping exact head/tail text and a searchable archive.

Загружает видео Bilibili через yt-dlp, извлекает ключевые кадры и расшифровывает по субтитрам сайта или локальному faster-whisper, если их нет. Регистрирует skill сводки; запускается только когда сообщение пользователя содержит одну лишь ссылку на видео. Нужны yt-dlp и ffmpeg в PATH, а без субтитров — faster-whisper.

Skill для UV-измерителя LinShang LS125 и зонда UVALED-X3: восстановленный протокол 9600 8N1 (кадры 28 байт, CRC-16/MODBUS, команды poll и clear), средства записи/декодирования и проверенная прошивка хоста STM32F103, считывающая зонд без исходного прибора. Код и документацию написал ИИ-агент DeepSeek Harness.

Сжатие контекста через bitmap-кадры для DeepSeek Harness: отброшенная история беседы отображается в PNG-кадрах пиксельным шрифтом для моделей с vision.

Универсальный экранный переводчик для веб-интерфейса DeepSeek Harness: переводит текст, атрибуты, Shadow DOM и iframe на 45+ языков.

Создаёт каркасы UI и высокодетализированные макеты в DeepSeek Harness с выбором провайдеров изображений DashScope и Volcengine.

Инструменты Sentry только для чтения: список проектов, поиск проблем в масштабе организации или проекта, детали отдельной проблемы и последнее или конкретное событие с сокращённой трассировкой стека. Локальные переменные, заголовки и тела запросов, строки запросов, пакеты и теги, похожие на секреты, удаляются до того, как событие попадёт к модели, а слишком большие события усекаются за счёт контекста исходников, хлебных крошек и кадров вместо ошибки.

Захват экрана на двух движках для DSH: внутри настольной оболочки SSiD глобальная горячая клавиша или значок в трее открывает полноэкранное оверлейное выделение рамкой (все мониторы, попиксельно точные кадры для каждого экрана) с аннотированием красной рамкой прямо на месте и панелью инструментов в стиле WeChat; в обычном DSH (браузер) кнопка камеры в поле ввода захватывает экран через getDisplayMedia и повторно использует в странице то же однофазное оверлейное выделение рамкой + аннотирование. Обрезанное изображение попадает в поле ввода текущего диалога через официальный канал приёма вложений.

Скин в стиле Pokémon для DSH Web с рамками GBA, статусом в виде полосы HP, панелью уровня усилий и настраиваемыми цветовыми палитрами.

Инструментарий для исследования мировых моделей: инспектирует кадры, именует 3D/пиксельные/латентные маршруты, оценивает pred против GT, навыки RSI / wm.yaml.

Native agent control for the DSH right-sidebar browser: semantic snapshot with stable refs, clicks/typing/key presses, shadow DOM and same-origin iframes, recorded JS dialogs, full-page screenshots, back/forward, viewport resizing, and native large-file download/upload through the Electron webview. Page control needs DSH Desktop (Electron webview); in the Web build only tab management works.

Самоописывающаяся память из пяти сегментов с лимитом (800 символов, не полный контекст): заметка модели о себе от первого лица, профиль пользователя из одобренных фактов, сведения о среде отдельно от личности, выводы по степени важности и привычки. Каждый добавленный факт можно отследить по ID и удалить; профиль редактируется вручную, заметки — обычные строки, которые можно очистить. Факты тускнеют со временем и использованием, не меняя достоверности. Предполагаемые предпочтения лишь автоматически отмечаются как кандидаты, без одобрения; конфликты сохраняются рядом. Есть воспоминания о прошлых диалогах с цитатами, инкрементальный индекс только новых кадров, тёплый слой с обязательным указателем, doctor для поиска неисправностей, heartbeat активности внедрения и перенос через export/import.

Снимок области для поля ввода в Windows: на всём виртуальном экране выбирается область (рамку можно двигать, есть восемь маркеров и аннотация через Ctrl+перетаскивание); готовый PNG добавляется в поле как ожидающее вложение.

Автопилот Bilibili с локальной Ollama: выбор по квоте темы, субтитры/популярные комментарии/кадры, решение об ответе и публикация через пять уровней защиты. Запуск dsh-schedule; при отключении нет инструментов записи. v1.1 проверяет право перед каждым отправлением, публикует атомарно, риск-ошибки сохраняет как паузу и проверяет стиль персоны. Нужны Python 3.10+ и requirements.txt.

Генерация математической и научной анимации кодом для DSH. Шесть tools проверяют окружение и исправляют зависимости, рендерят сцены Manim/manimgx в кадры раскадровки или MP4, проверяют готовые ролики по contact sheet на черные/пересвеченные кадры и сверяют формулы через SymPy. Есть 3 skills (topic routing, design spec, QA rubric), каркас проекта с timeline и narration, подтверждение требований до рендера и 5 стилей анимации.

Передаёт ИИ DSH кадры видео с временными метками, аудио и анализ текста песен для Bilibili, YouTube и локальных файлов. Импорт зашифрованной сессии браузера, продолжение просмотра, сохранённые обработчики сайтов и штатное управление кэшем. FFmpeg и ffprobe должны быть в PATH или указаны в настройках плагина.

Передает кадры потоковой выдачи assistant (дельты, блоки, commits и границы ходов) в настраиваемый приемник NDJSON для внешних потребителей.

Отображает созданный агентом HTML/CSS/JS в беседе внутри изолированных iframe; поддерживает POST и SSE обратно к модели и повторно используемые шаблоны.

Панель Android рядом с беседой DSH в реальном времени: поток scrcpy H.264, касания агента проверяются по снимкам экрана и дереву UI. Снимки, записи и отладочные данные сохраняются в одном каталоге хоста. В отладочных сессиях остаются сегментированное видео, полный logcat и кадры каждого действия. Поддерживаются эмуляторы и телефоны по USB, совместная работа человека и агента; соединение только loopback.