Плагины

Преобразует видео (локальный файл или ссылка Bilibili/yt-dlp) в адресуемую раскадровочную сетку: пронумерованные ячейки, точные временные метки, расшифровка для каждой ячейки и огибающая аудио на общей временной шкале. video_zoom повторно считывает любой интервал в более высоком разрешении, чтобы текстовая модель могла изучить видео, а не читать краткое содержание.

Высокопроизводительный fork SAOS-3624/dsh-video-storyboard: установите его или upstream-плагин, но не оба. Преобразует видео в адресуемую раскадровку-сетку (нумерованные ячейки, отметка времени и строка транскрипта на каждую, аудиоогибающая). Нужны Node 20+ и ffmpeg/ffprobe в PATH; если в файле нет дорожки субтитров, нужен настроенный endpoint ASR.

Долговременная память dsh через локальную службу Hindsight. Каждый ход хранится с местным временем; релевантные воспоминания с учетом времени переупорядочиваются и добавляются в контекст перед ответами. Каждое рабочее пространство связано с одной memory bank, несколько пространств могут делить банк, допускаются китайские названия. Состав сохраняемых данных настраивается (по умолчанию сообщения пользователя и ответы ИИ); история импортируется только по выбору. Есть трехэтапная настройка и запуск локально одним щелчком (uv + Python 3.12), карточка состояния на боковой панели и панель просмотра/поиска памяти. Для стандартных моделей эмбеддингов и реранжирования нужен API-ключ SiliconFlow; пока проверен только Linux.

Однострочный временной контекст для DeepSeek Harness: каждый ход начинается с Current time (день недели, дата, время, смещение UTC и часовой пояс IANA) и завершается Turn ended. Модель знает дату, время и паузу между ходами без вопросов.

Мост канала Feishu (Lark) с отказом в закрытом состоянии (fail-closed): переписывайтесь с ботом и получайте ответы агента dsh — с опциональным одобрением инструментов человеком (карточки Allow/Deny перед каждым вызовом bash, тайм-аут с fail-closed). Интеграция только через официальный Python SDK (с фиксированной версией); белый список с запретом по умолчанию, проверка подписи/метки времени/повторов вебхуков, устойчивые сессии по чатам; ежедневная проверка совместимости с последним SDK; двуязычная документация.

Показывает под composer текущую стоимость сессии в CNY. Каждое сообщение assistant рассчитывается по породившей его модели и пиковому/непиковому тарифу на время его собственного timestamp. В Settings редактируются шесть тарифов каждой модели; у модели без тарифной карты стоит начальный ~, поскольку расчет идет по тарифам Flash.

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.

Автодополнение model channel в DeepSeek Harness: после добавления provider channel не нужно вручную задавать для каждой модели contextWindow, maxTokens, мультимодальный ввод [text, image] и уровни reasoning effort {low, high, max}. Автозаполнение при сохранении, страница Settings UI и резервные копии с временной меткой.

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.

Плагин DeepSeek Harness (DSH): добавляет в prompt каждой новой сессии ограниченный snapshot локального Second Brain с временной меткой (identity, fingerprint состояния, указатели). Только чтение, без записей, ошибки сообщаются явно, зависимостей нет.

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.

Добавляет в каждый prompt точное местное время, временную метку, соотношение дней и давность предыдущего сообщения пользователя. Команда /time выводит внедренный блок.

Временные задачи в один клик для DeepSeek Harness: каждая создаёт одноразовый workspace с отметкой времени и собственной сессией, отображаемые нативным узлом в боковой панели.

Наблюдаемость биллинга и использования агентов в dsh Web: запись через прямое сканирование журналов сессий с zstd, временными метками каждого события и двойной дедупликацией watermark + `lastSeq`. Профили тарифов для нескольких аккаунтов по провайдеру/модели, живой бейдж окна читает ID сессии через React fiber; glassmorphism-панель со спарклайном за 14 дней, предупреждения о бюджете, запрос баланса relay и официальная библиотека цен 332 моделей.

Добавляет кнопку Long text в строку инструментов поля ввода: текст можно написать или вставить в оверлей-редактор; при сохранении он записывается в `<workspace>/.dsh-longtext/<timestamp>_<title>.md`, а в поле добавляется ссылка на файл через `@`. Сам длинный текст в диалог не попадает.

Вкладка в диалоге DeepSeek Harness Web: солнечная/лунная даты, ganzhi года/месяца/дня, китайский зодиак, 24 солнечных термина, праздники, выходные Китая и рабочие дни взамен, погода нескольких городов, преобразование epoch↔дата с выбором часового пояса и офлайн-история «в этот день» из бесплатных источников без API key.

Библиотека skills в плавающей панели: вкладки skills/call ledger/quick start. Корень выбирает пользователь в системном диалоге (по умолчанию ~/.dsh/skills, путь не задан жестко). Двухуровневые категории, ручная/ключевая/ИИ-группировка и дерево/список — только отображение, файлы не перемещаются. Читает frontmatter SKILL.md, ищет по имени/описанию/оригинальному тексту, открывает файл. Включение по skill/категории/библиотеке меняет disable-model-invocation, заранее сохраняет SKILL.md.bak-toggle-<timestamp>, при ошибке откатывает. Ledger разделяет авто/ручные вызовы, фиксирует успехи/ошибки из tools/result, показывает число/долю/динамику/рейтинг и использует существующий файл. Hot reload. Настройки: три шара, восстановление ушедшего за экран, выбор из 130 общих скинов.

Автоматически пробуждает главного агента после перезапуска службы DSH: сравнивает время последнего запуска, публикует и доставляет уведомление восстановления с понятной длительностью простоя, чтобы продолжить прерванную работу. Работает на обычном cordis ctx и готов для пакетного DSH Desktop.

Аудит безопасности и криминалистика сеансов dsh: полная запись цепочки вызовов инструментов (кто/какой инструмент/файлы/время), воспроизведение с сокрытием чувствительных данных и проверка по правилам.

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.

Читает видео текстовой моделью: при установленном ffmpeg извлекает кадры с интервалом 0,1–10 секунд в контактные листы, где у каждого кадра указан реальный timecode; аудиодорожка отправляется в iTingnao для транскрипции с метками времени (нужен ITINGNAO_API_KEY), а листы описывает модель хоста с поддержкой изображений. Другой vision plugin не нужен. Интервал задаётся slider в composer; аудиофайлы транскрибируются без выборки кадров.

Преобразует ссылку на видео в карточки знаний Markdown с таймкодами и обратными ссылками на точный момент. Нужны собственные Python 3.10+ и yt-dlp. ffmpeg и faster-whisper требуются только для видео без субтитров; для субтитров для участников нужны cookies входа Bilibili.