Плагины

Рабочая среда для инженерных и математических задач: девять инструментов для чтения изображений, решения, построения графиков и проверки ответов, а также четыре встроенных skill. Нужен Python с numpy и Pillow. Чтение изображений, проверка рисунков и набор формул требуют настроенного ключа vision-провайдера; изображения отправляются ему. Без ключа эти функции не работают, остальные инструменты доступны.

Плагин DSH с kimi-ppt: создает, редактирует и экспортирует локальные .pptx с превью Pillow, без браузера.

Плагин DSH, упаковывающий навык kimi-ppt: создание, редактирование и экспорт презентаций в локально генерируемый .pptx с предпросмотром, отрисованным через Pillow. Производный от open-kimi-ppt-skill (MIT).

Сторонний пакет для DSH с исходным Skill deterministic-pixel-art: редактируемый пиксель-арт JSON/PNG, рендеринг Python и перекраска заданных областей. Нужны DSH 0.2.2-rc.1, Python 3.10+ и Pillow; совместимость с другими версиями не подтверждена.

Добавляет в каталог навыков агента 19 навыков для создания коротких видео (1 точка входа, 1 оркестрация, 17 атомарных): исправление произношения китайского TTS, текст-в-изображение/видео, панорамирование изображения, композиция, обложки, проверка медиа, анализ данных и публикация на четырех платформах. В комплекте только навыки и скрипты. Для запуска локально нужны ffmpeg, Python 3 + Pillow, Node.js и playwright, собственные учетные данные Bilibili biliup и активные входы WeChat Channels/Douyin/Xiaohongshu. Замените также шаблонные значения в skills/*/scripts/. Одноименный навык установщика имеет приоритет.

Из одного PDF научной статьи по умолчанию создаёт 3 результата: китайскую презентацию обзора литературы (.pptx) в физическом шаблоне Nanyang Normal University, соответствующий сценарий выступления Word и двухцветный HTML с прогнозными вопросами к защите (около 10, краткие прямые ответы). Нужны Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow, pymupdf (резерв — pypdf); установка pip install -r requirements.txt.

Преобразует PDF научной статьи в китайскую презентацию для группового семинара (.pptx) по шаблону физического факультета Nanyang Normal University и сценарий выступления Word. Нужны Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow, pymupdf (резервный вариант — pypdf); установка: pip install -r requirements.txt.

Навык создания презентаций для китайского национального студенческого конкурса по планированию карьеры. По профилю участника, материалам и фотографиям готовит постраничный план на подтверждение, затем создаёт читаемый PPTX на 15–20 страниц (менее 15 — ошибка числа страниц). Есть 17 типов страниц, три встроенные темы или шаблон пользователя. Проверяет переполнение текста, число слов на странице, пропущенные критерии оценки и нехватку материалов; созданный PDF повторно проверяется на выход за границы и наложение текста. Нужны Python 3.9+, python-pptx, python-docx и Pillow. LibreOffice (soffice) и pdftotext необязательны для проверки PDF.

Подготавливает README репозитория перед отправкой: анализирует сведения о репозитории, создает изображения баннера и схемы процесса (нужны Pillow и шрифт Microsoft YaHei), проверяет макет и нумерацию разделов, затем выполняет commit и push с повторной попыткой.

Автоматизация рабочего стола Windows для DeepSeek Harness: цикл observe/act с приоритетом доступности и 30 стандартными инструментами (цели-элементы/координаты, маршрутизация стратегии auto/a11y/event), семантика безопасности с заменёнными наблюдениями и запретом повторного воспроизведения, постоянный переключатель остановки, защита от устаревания RuntimeId/rect-drift, карточки чата и плавающая панель (живые операции, стена кадров, настройки автоопределения окружения), мозаичное описание зрения для моделей с низким разрешением, журнал аудита JSONL и список разрешённых pid. Требуется Windows 10+ и Python 3.9+ с uiautomation и pillow (устанавливаются со страницы настроек).

Регистрирует навык remove-pdf-background-gray для DSH: отбеливает серый/небелый фон сканирования в PDF на основе изображений, сохраняя разрешение, геометрию страницы и сглаженные края текста (обратная запись Flate без потерь), с помощью одного скрипта Python (pypdf + Pillow + numpy).

Навык Pixiv с CLI на Python: поиск иллюстраций, манги и романов; дневные/недельные/месячные, rookie, original, AI и R-18 рейтинги; поиск работ, серий романов и авторов, загрузка оригиналов. Многостраничные работы объединяются в PDF, ugoira конвертируется в GIF, серии романов — в TXT. Нужны Python 3.9+, requests, img2pdf, Pillow (pip install -r requirements.txt); для R-18 нужны ваши cookie Pixiv.

Регистрирует инструмент ocr для текстовых моделей: запускает встроенный офлайн-скрипт на одном изображении или PDF и возвращает распознанный текст. Сначала встроенный OCR Windows, затем RapidOCR и Tesseract. Обработка локальная, без сети и API-ключа. Нужны Python 3.11 в PATH и pip install winocr pillow (предпочтителен winocr, остальные — запасные варианты). Для изображений результат построчно, для PDF — по страницам.

Регистрирует навык remove-pdf-background-gray для DSH: обесцвечивает серые и кремовые фоны сканов в PDF из изображений, сохраняя разрешение, геометрию страниц и сглаженные края текста (без потерь, обратная запись Flate), одним скриптом Python (pypdf + Pillow + numpy).

Registers the video-studio skill in the DSH skill catalog. It builds a Chinese-narrated video from a script: edge-tts synthesizes the narration, the timeline is derived from each line's measured audio duration rather than estimated from text length, Pillow renders every frame deterministically and pipes the raw frames to ffmpeg as rawvideo, burned-in subtitles and SRT/ASS export come from that same timeline, physical-model sound effects and a generated score are mixed sample by sample with numpy, and QA runs in four layers: container, signal, temporal and page level (the page layer only when the browser engine is used). An optional Playwright-driven browser engine renders the whole film as Canvas2D instead, sending PNG frames through image2pipe. Needs network access for the narration, ffmpeg on PATH and Python with numpy, Pillow and edge-tts; the browser engine also needs Playwright with a local Edge/Chromium.

Measures how much a short clip changed and when — changed-area share, displacement, cumulative drift — returning one labelled key-frame image plus the number behind each event; it does not pick shots for a storyboard. Needs Python 3.10+ with numpy and Pillow; reading mp4 also needs ffmpeg and ffprobe on PATH.

Video study toolkit for DeepSeek Harness: fetch a public Bilibili single part or YouTube video, sample every 3 seconds plus change-triggered frames, transcribe locally with faster-whisper, page through section grids, and render a 16:9 study deck. Windows only, and needs the DSH pwsh tool plus Python 3.12 x64 with Pillow and FFmpeg/FFprobe; fetching adds yt-dlp, transcription needs faster-whisper with your own local model files, and deck output needs python-pptx.

Превращает реально работающую функцию в достоверное демонстрационное видео: настоящая запись экрана, озвучка edge-tts с пословными временными субтитрами, автономный конвейер ffmpeg и детерминированный контроль качества (спецификация, аудио, громкость, обнаружение чёрного экрана, зависания и тишины), отклоняющий поддельную или сломанную демонстрацию. Включает предварительную проверку и проверку артефактов. Нужны Python 3.9+, ffmpeg/ffprobe в PATH и `pip install edge-tts Pillow`. Озвучка обращается к публичному endpoint edge-tts.

Позволяет ИИ играть в Slay the Spire 2: снимки экрана, инструменты мыши/клавиатуры, локальный поиск карт и читаемый журнал игры. Требуются Windows и Python 3.10 или новее с Pillow.

Подсветка синтаксиса в отчетах через один инструмент `highlight_code`: 68 языков, 15 тем и 11 форматов вывода (встроенный HTML, SVG/PNG для Word, LaTeX), включая классические темы SyntaxHighlighter. Для PNG нужны Python 3 и Pillow; другим форматам внешний runtime не требуется.

Регистрирует два инструмента для DeepSeek Harness. `doc_ocr` обрабатывает сканированные PDF и изображения в локальном RapidOCR или облачном Zhipu GLM-OCR и возвращает текст по страницам, финансовые таблицы с проверкой баланса и найденные пункты договоров. `doc_preprocess` превращает каталог исходных файлов в базу Obsidian с семиэтапным pipeline, маршрутизацией backend и инкрементальным пропуском по sha256. Несошедшиеся числа отмечаются, а не выдумываются. Для локального engine нужен Python с rapidocr-onnxruntime, pypdfium2, Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM требует ZHIPU_API_KEY.