插件

Aseprite 风格像素画工作室：AI 像人类一样分步绘制精灵，支持选区、图层、动画帧、渐变、对称、参考层与 rgb16 4096 色，每一步实时渲染为 ANSI 终端帧。

按人看片的顺序取样，而不是下载整片：先元数据与章节，再按时间码抽帧看画面、字幕优先转录（平台没有字幕才走本地 ASR）、AudioSet 527 类声音事件标签与高赞评论——21 个工具共用一个磁盘缓存，并带跨进程锁。需要 Python 3.10+、ffmpeg 与 vidlens 包（pip install vidlens-mcp）；缺依赖时回给你的是两种修法，而不是一句 ImportError。

liustack/modlens 的全媒体（视频/音频/图像）延伸：把本地媒体转成结构化证据（时间线/转写/版面区域）注入对话，让纯文本模型能引用具体帧、秒、说话人——Evidence, not imagination。每个媒体一条 failover 链，逐跳记录在 meta.attempts（降级绝不静默）：宿主已注册全模态模型优先，其次自配 OpenAI-compatible 端点（逗号分隔多 key 轮换），再落到本地 ffmpeg 抽帧 / 本地 ASR CLI，末位仅元数据降级。吸收 modlens 实战经验——仅 auth/quota 类失败触发冷却且软化垫队尾（不剔除）、错误文本先脱密后截断、magic-byte 校验绝不信任扩展名。可选 vision-bridge 把透镜包装成模型选择器可见的 media-lens 包装 provider，让纯文本主力获得图/音/视频视野。多模态模型的注册/认证与真正的音视频直传依赖两个姊妹插件配合（均声明为 optional peer，未装则能力自动降级、不报错）：dsh-thinking-levels 承接模型配置录入/登记面，dsh-llm-openai-completions 做 OpenAI-compatible 传输接管、把 file 块序列化成 video_url / input_audio 真正上送。隐私：媒体缺省会发往远端 provider，开启 strictLocalOnly 则不出本机。不随包分发的安装前提：PATH 上的 ffmpeg/ffprobe（抽帧/重编码/时长探测，缺失时降为仅元数据），以及音频兜底需用户自备本地 ASR CLI。支持宿主 0.1.7 / 0.2.0 / 0.2.1 共 6 个 rc（engines.dsh 精确枚举）。npm 包名：dsh-media-lens。

在对话流里直接播放本地视频和音频。模型这一轮写出的媒体文件（录屏、转码、配音），只要路径出现在它跑的命令、命令输出或回复里，回合收尾时播放器就自动出现在回复正下方，不用调工具；别的文件用 play_video 工具播放。视频是带悬停预览的小卡片，音频是可拖进度的细条，走 HTTP Range 流式传输，长视频能拖进度条、不会整个读进内存。同时注册了侧边栏媒体预览渲染器——内置预览器把 mp4 当作不可预览。look_video 工具让模型自己看视频：在本机一个看不见的 Chrome / Edge 里按时间截帧，拼成一张每格标时间的图交给模型（也能看某几刻的大图、逐帧看一小段），顺便量声音（没声、太小、爆音、只有一边声道）、找黑屏和卡住的画面，并读 mp4 / mov 文件头查手机上能不能放（编码、HDR、文件头位置等），附 ffmpeg 改法。

将长对话历史渲染成视觉模型可读的位图帧以压缩上下文，同时保留首尾原文和可搜索归档。

用 yt-dlp 下载 B 站视频、抽帧并转写：优先用站方字幕，没有字幕时调用本机 faster-whisper。注册写总结所需的技能，当用户消息只有一条视频链接时自动启用。需 PATH 上有 yt-dlp 与 ffmpeg，转写另需 faster-whisper。

为林上 LS125 紫外辐照计与 UVALED-X3 探头提供技能：逆向出的 9600 8N1 链路（28 字节帧、CRC-16/MODBUS、轮询与清零命令）、抓取解码工具链，以及已验证的 STM32F103 主机固件，可在脱离原装表的情况下读取探头。全部代码与文档均由 AI agent（DeepSeek Harness）编写。

DSH 的位图帧上下文压缩插件：把被丢弃的对话历史渲染成像素字体 PNG 帧，交给支持视觉的模型直接读回；整个过程本地、确定，不调用任何辅助模型。

DeepSeek Harness 界面即时屏幕翻译：支持菜单、设置、Shadow DOM 与嵌套 iframe，覆盖 45+ 种语言。

在 DeepSeek Harness 中使用可切换的阿里云百炼与火山方舟图像服务生成 UI 线框图和高保真设计稿。

面向 Sentry 的只读工具：项目列表、组织或项目范围的议题搜索、单个议题详情，以及最新或指定 event 的裁剪后堆栈。局部变量、请求头与请求体、查询字符串、依赖清单以及疑似机密的 tag 会在 event 交给模型前移除；超大 event 会依次降级源码上下文、面包屑与栈帧，而不是直接失败。

DSH 双引擎截图：思灵桌面壳内，全局快捷键/托盘打开全屏框选浮层（多显示器、逐屏像素级抓帧），选区定格后工具条就地画红框，一次确认送进输入框；纯 DSH（浏览器）下由输入框相机按钮经 getDisplayMedia 捕获屏幕，复用同一套单阶段框选+标注遮罩。均走官方附件通道。

宝可梦风格 DSH Web 皮肤，含 GBA 双边框、HP 条状态、推理等级面板与可自定义配色。

World-model 研究工具包：检视帧、命名 3D/像素/潜在路线、对比预测与真值评分，以及 RSI 技能/wm.yaml。

DSH 右侧栏原生浏览器的 Agent 控制：语义快照与稳定 ref、点击/输入/按键、Shadow DOM 与同源 iframe、JS 对话框记录、整页截图、前进/后退、视口尺寸调整，以及基于 Electron webview 的原生大文件下载/上传。页面内容操作需 DSH Desktop（Electron 原生 webview）；Web 版只能管理标签页。

五段预算制的自我叙述记忆（共 800 字，不是整段上下文）：模型写给自己看的第一人称自述、从已采纳记忆聚合的「关于你」画像、与本机环境事实分开的画像、按热度排序的结论、以及习惯。每条注入的事实都能回溯到具体事实 id，可一键退役；画像可手改覆盖，自述则是可清空的纯文本行。事实按使用与时间衰减，但可信度不随时间变。你说过的长期要求会被自动识别成候选（永不自动采纳），互相冲突的两条并排留着。另外带出处的历史检索、只解新增帧的增量索引、必须有指针的温层摘要、能说清哪里坏了的体检，证明注入还活着的心跳，以及能整体搬到另一台机器的导出/导入。

Windows 上的区域截图：全虚拟屏选择器框选区域（拖动边框、八个手柄、Ctrl 拖动标注），完成后的 PNG 作为待发附件落进输入框。

本地模型刷 B 站：由 Ollama 小模型按题材配额挑片，读字幕、热评与关键帧，判断要不要评论，再经五档安全闸写出并发布。节奏由 dsh-schedule 触发；未开启写权限时不注册写工具。v1.1 收紧写路径：撤权改为运行时状态（每次发送前检查）、发布原子化、风控错误会持久化为暂停、发前复核人设风格。需 Python 3.10+ 并装好仓库里的 requirements.txt。

面向 DSH 的代码生成数学/科普动画：六个工具覆盖环境预检与依赖自愈、把 Manim/manimgx 场景渲染为 storyboard 帧或 MP4、对成片抽帧拼图检查黑帧与过曝、用 SymPy 判断公式恒等；另带三个技能（题材路由、设计规范、交付自检）、含时间轴与旁白的项目脚手架、渲染前的需求确认，以及五套动画风格。

让 DSH 中的 AI 结合时间戳画面、音频与歌词理解 B 站、YouTube 和本地视频，支持浏览器登录态导入与加密保存、接续观看、站点解析扩展和原生缓存管理。需要把 FFmpeg 与 ffprobe 放进 PATH，或在插件设置中填写程序路径。

把助手流式输出帧（增量、块、提交、轮次栅栏）以 NDJSON 形式写入可配置的接收端，供外部进程消费。

让模型写出 HTML/CSS/JS，在会话里以沙箱 iframe 渲染，并通过 POST 与 SSE 与模型互通，支持模板复用。

在 DSH 对话旁打开 Android 设备实时画面：scrcpy H.264 串流，agent 可点按操作并用截图与控件树自证，截图 / 录屏 / 调试证据统一存进你指定的电脑目录；调试会话自带分段视频、全量 logcat 与逐动作前后帧。模拟器与 USB 真机通吃，人机共屏，仅限本机回环。