Плагины

Добавляет в DeepSeek Harness версионируемую рабочую область DPIA для фактов со ссылками на источники, ответов на уточнения, повторных оценок и проверяемых отчётов. Нужны Python 3.9+, python-docx и pypdf; reportlab и pdftoppm требуются только для PDF-шаблонов.

По репозиторию и названию ПО создаёт документы для китайской регистрации авторских прав на ПО: 60-страничную выборку исходного кода (50 строк на странице, автоматическая разбивка), руководство со скриншотами и поля заявления (число строк, язык, дата завершения, описание функций). Нужен Python 3 с python-docx; для снимков экрана нужен Google Chrome.

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.

Turns a repository and a running system into acceptance material - database design, design specs, a user manual with screenshots, and test / go-live / acceptance reports. Sections follow GB/T 8567-88; anything it cannot verify is left blank instead of invented. Requires Python 3 with python-docx for .docx output, and Google Chrome for automatic screenshots.

Document workspace that turns equipment manuals and past reports into proposals, research reports and bid files, then exports Markdown, Word, HTML, PDF and PPTX. Word/PPTX export and document parsing need Python 3 with pypdf, python-docx and python-pptx (installed from Settings), and PDF export needs Chrome or Edge at the standard Windows paths.

Пакет инвестиционного исследования: 10 инструментов (поиск, загрузка страниц, аудит источников, проверка утверждений, числовая строгость, состояние каналов, workflow loader, chart engine, PDF renderer, PDF gate) и 23 адаптированных skills из ai-berkshire. Шестиэтапный процесс использует четырех параллельных агентов (Дуань Юнпин, Баффет, Мангер, Ли Лу): они исследуют компанию, перепроверяют друг друга и выпускают PDF с графиками, обложкой, таблицами, подписями и номерами страниц. Нужен Python 3.10+; для графиков/PDF также нужны python-docx и matplotlib.

Заметки о встречах для dsh: одна встреча на диалог, локальная расшифровка с разделением говорящих, пункты, задачи, рукописные заметки, ревью и месячные оценки на одной панели. Экспорт SRT/Markdown/Word и переносимый zip для импорта в другой dsh. Подтвержденные задачи одним нажатием отправляются в DingTalk/WeCom согласно настройкам робота. Модели распознавания сменные; усиленную локальную модель можно импортировать из файла. Облачное распознавание по умолчанию выключено и не делает запросов без согласия. Для Word нужны Python и python-docx; при первом запуске загружается модель на 28 или 77 МБ.

Регистрирует один инструмент `context_extract` для DeepSeek Harness. Сжимает длинный исходный документ (финансовый отчет, контракт, бухгалтерский ledger) в плотный структурированный Markdown и JSON: ключевые показатели, таблицы, нумерованные пункты, сущности и сигналы сверки, чтобы последующая обработка не перечитывала оригинал. Отдельно распознает финансовую отчетность, юридические контракты и бизнес-ledger; сверяет баланс и денежные средства, а расхождения помечает, не исправляя молча. Только чтение, исходный файл не меняет. Нужен Python с openpyxl и python-docx.