Плагины

Инструмент display_file, обращённый к модели, который отображает 36 расширений файлов прямо в веб-интерфейсе: изображения с лайтбоксом и зумом по клику, видео с перемоткой, аудио, PDF, файлы Office и OpenDocument, сконвертированные в PDF на хосте через LibreOffice, и локальный HTML в изолированном фрейме; байты передаются по подписанному HTTP-маршруту с поддержкой диапазонов, а PNG/JPEG/WebP/GIF также попадают в контекст модели на маршрутах с поддержкой изображений.

Локально конвертирует изображения, PDF, данные, аудио/видео и Office через инструменты агента и drag-and-drop. Цель v1.0.x — DSH Desktop 0.2.1-rc.5; некоторым конвертациям нужны внешние инструменты.

Создает презентации, управляя установленным LibreOffice через UNO вместо записи OOXML на JavaScript. lo_build открывает настоящий документ Impress из структурированных слайдов и экспортирует редактируемые PPTX/ODP, PDF и PNG по слайдам; lo_render повторно рендерит существующие PPTX/PPT/ODP; lo_convert преобразует форматы Office; lo_probe сообщает обнаруженный путь soffice, версию и мост UNO; lo_config редактирует сохраненные настройки. Проверено на LibreOffice 26.8.1.1. Использует встроенный Python, системный Python не нужен; между вызовами сохраняется один работающий процесс soffice. Полностью проверено только в Windows; в Linux используется system python3 и требуется python3-uno.

Конструктор PowerPoint с упором на дизайн: шесть инструментов pptx_* превращают дизайн-черновик deck.json в редактируемый .pptx, добавляют ИИ-фоны, вырезанные иллюстрации и декор, проверяют компоновку и контраст, создают превью слайдов и позволяют проверять страницы настраиваемой vision-моделью. В Web UI есть карточки чата и настройки. Требуется DSH Desktop 0.2.1-rc.2+ (pptx_render использует встроенный LibreOffice Kit) и API-ключ Agnes или ModelScope для генерации изображений.

Deck-generation skill for the National College Student Career Planning Competition. It takes a contestant's profile, materials and photographs, drafts a page-by-page outline for confirmation, then renders a 15-20 page reading-type PPTX (under 15 pages is flagged as a page-count error) using 17 page types, three built-in themes or a user-supplied template; the build audits the estimated layout (text overflow, per-page word count, missing evaluation dimensions, material gaps) and the rendered PDF is checked again for out-of-bounds and overlapping text. Requires Python 3.9+ with python-pptx, python-docx and Pillow; LibreOffice (soffice) and pdftotext are optional for the PDF layout re-check.

DSH File Converter: локальное преобразование файлов по 20 цепочкам инструментов и более чем 1000 парам форматов. Model tools выполняют конвертацию, запрашивают матрицу форматов и проверяют доступность конвертера.

Полный PowerPoint preset для DeepSeek Harness: создание редактируемых презентаций, правки с сохранением шаблона, рендеринг и структурные проверки качества. Нужны Python 3.10+ и установка зависимостей из `requirements.txt`; для рендера также LibreOffice и pdftoppm, для OCR сканов — Tesseract.

Преобразует DOCX в PDF без Microsoft Office, LibreOffice и сети с движком dxpdf Rust/Skia. Исправляет невалидный по схеме OOXML из WPS Office и восстанавливает пустые страницы, вставленные Word на разрывах четных/нечетных разделов. Нужны Python 3.8+ в PATH и `pip install dxpdf lxml`.

Проверяйте созданные ИИ документы Word, PowerPoint, PDF и HTML в официальном предпросмотре: выделяйте проблемы рамками, редактируйте текст на месте и передавайте заметки агенту. PDF и изображения поддерживают только аннотации. Для редактирования нужны входящий в Harness комплект LibreOffice и Python.

Извлекает платформенные/AI-субтитры Bilibili или использует внешние/встроенные субтитры, ASR/OCR как fallback и создает Markdown, Word, PDF, TXT, SRT или JSON с временными метками, двуязычным выравниванием и отчетом качества. Нужен Python 3.10+. Для платформенных/AI-субтитров требуется cookie SESSDATA Bilibili; для OCR/ASR/PDF нужны ffmpeg, faster-whisper и LibreOffice или reportlab.

Skill для воспроизведения статей и генерации кода по внутренней и внешней баллистике. Для рендеринга PDF нужен LibreOffice Kit, для OCR формул — ключ vision API (например, Qwen-VL).

Регистрирует инструмент `office_audit` для DeepSeek Harness: пересчитывает формулы встроенным LibreOffice Kit и проверяет значения — ошибки формул, битые ссылки на листы, согласованность формул, жестко заданные константы, форматы чисел и единицы, баланс, движение нераспределенной прибыли, сверку денежных средств, промежуточные итоги cash flow, правила таблиц коэффициентов и очистку данных. Сортирует замечания по серьезности и ячейке; по желанию записывает лист замечаний в копию. Исходная книга не меняется. Нужны Python с openpyxl и встроенный LibreOffice Kit.

Локальная база знаний для DeepSeek Harness: импорт Word/PPT/Excel/PDF (текст или скан), EPUB и MOBI/AZW3; Markdown с якорями страниц, качеством/уверенностью OCR и порядком PDF с учётом колонок. Wiki под управлением LLM (правила schema.md, авто index.md, дополняемый log.md, типизированные заметки с источниками/ссылками), доверие high/medium/low для ранжирования и предупреждений; поиск и между базами, точное чтение/редактирование, экспорт md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 требует Calibre; старых .doc/.ppt — Word/PowerPoint в Windows или LibreOffice в Linux. OCR-модели скачиваются при первом сканированном PDF.