插件

在对话窗口里阅读本地 txt 小说：自动识别章节，正文在助手思考块里分页显示，可点「下一章」在同一条回复里继续读，会记住阅读进度，可见回复是固定总结。

面向 DSH 的 AI 辅助阅读工作区：本地 TXT/Markdown/EPUB/PDF 书库、批注、提示词预设、长笔记、记忆、导出与伴读工具。

省 token 的文档读取器：对 PDF、DOCX、XLSX、TXT 提供大纲、按页读取、关键词检索。

把桌游或跑团规则书（docx/txt/md）抽成结构化 JSON：章节、编号条款、关键词表与数值，并检查缺失数值和重复条目。

按豆瓣「想读」书单排出的书架：封面与评分、与本地电子书自动配对，可在面板内阅读 EPUB/PDF/TXT，并支持公版书下载。

在 DSH 侧边栏阅读 EPUB、PDF、无 DRM 的 MOBI/AZW3 和 TXT。仿微信读书排版：目录、书签、划线、进度记忆，选中文本一键翻译成中文，AI 问书只依据书中检索到的段落作答。书籍与进度保存在本地 IndexedDB，不上传。支持四种主题（含豆沙绿护眼底色），PDF 纸色跟随主题。

在 DSH 输入框上方以思考行样式显示自选股票行情，或阅读 TXT/EPUB 电子书。

按四个层级审计与治理 agent 上下文：单个仓库、一组相关仓库、知识中枢、整台机器。发现项目、指令文件、技能、工具、知识、项目状态、证据与凭据引用；报告漂移、同一事实多个家、断链、正文里不可验证的裸路径、预算超限、未索引知识、过期状态与未登记凭据；每个层级只算属于它的维度；并把问题转成可复核的迁移计划，每个文件移动前先备份。指标背后的格式契约落成了版本化规范（CTX 规则、markdownlint 式稳定编号），并遵循开源惯例——指令文件用 AGENTS.md 标准、索引用 llms.txt 形态链接列表。还能生成一个刻意保持精简的 Hub，承载长期知识与项目状态。包含零依赖 Python CLI 和两个 skill，凭据只引用路径、从不打印。需要 Python 3.9+（仅标准库）与 DSH 0.2.1-rc.2 或更新、低于 0.3.0 的版本。

本地优先的简历仓库：把经历打包成可复用的表述、把现有简历拆成模板、分析岗位 JD（含其隐含的院校层次偏好）、组装中英双语定制简历并导出「岗位-姓名-学校」命名的 PDF。应用本体随 npm 包发布（server/、web/、skills/、scripts/、requirements.txt，无需 clone 仓库），自带工具负责启动/停止并读取健康状态，首次启动会把依赖装进 app/.venv；需要 Python 3.10+ 与 macOS / Linux（bash）。除你确认过的 LLM 调用外数据不出本机。

统计某一所大学某个学院（二级单位）的科研产出：按作者单位串匹配学院的各种英文写法（并检测其他高校的同名院系），对只写到校名一级的论文用教师作者 ID 反查补全，再按期刊层级分类（中科院分区含 Top 标记、JCR 分区、CCF、经知网导出合并的中文核心），区分教师与学生一作，输出含看板页、可筛选论文清单、教师-方向矩阵和教师个人统计的工作簿。学生身份由单位与教师名单推定，未与学籍核对。需 Python 3.9+ 与 pandas、openpyxl（pip install -r requirements.txt）；题录走 OpenAlex 接口（按 IP 计的免费额度有限），中文期刊需人工从知网导出后合并。

把 txt / epub 小说藏进侧栏底部面板，一屏只显示几行、看着像随手记的草稿；Ctrl+Alt+J/K 翻页，进度存在本地。需要 dsh-better-sidebar 0.26 以上，阅读器只存在于它的底部面板里。

读取 Windows / Linux 本机 NTQQ（QQ 9.9.x）消息库，把群聊与私聊的聊天记录导出成 txt、csv、json、md、html 或 sqlite。包含十六个模型工具：qqnt_status 与 qqnt_doctor（环境体检与排障）、qqnt_extract_key、qqnt_index（建立或查看侧车索引）、qqnt_list_groups、qqnt_list_chats、qqnt_search、qqnt_stats（总量与月度统计）、qqnt_export_group、qqnt_export_chat、qqnt_export_batch（可以直接用用户说的名字指代会话，重名时不猜、返回候选）、qqnt_jobs（截图识别 / 语音转写 / 分块与嵌入 / 下载模型）、qqnt_media（取一个会话已下载的图片）、qqnt_storage（磁盘占用与白名单清理），以及做检索问答与时间线回顾的 qqnt_ask、qqnt_recall。127.0.0.1:46728 上的本地网页界面有六个视图：会话、导出、统计、问答、设置、模型与组件，另有任务面板、窄屏单栏布局、昵称 / QQ 脱敏、媒体打包、按天分文件、导出预设与 AES-256 密码压缩包；OCR、语音与嵌入组件按需装进插件自己的虚拟环境。需要带 sqlcipher3 的 python3（设置页可一键创建独立虚拟环境），数据库密钥从正在登录的 QQ 客户端内存中读取。

DeepSeek Harness 的一条龙 PowerPoint 助手预设，支持可编辑演示文稿生成、保留模板的修改、渲染和结构质量检查。需 Python 3.10+ 并安装 requirements.txt；渲染另需 LibreOffice 与 pdftoppm，扫描件 OCR 需 Tesseract。

通过 Windows 原生保存窗口，将当前或历史 DSH 会话及选定轮次导出为 TXT、Markdown 和可搜索 PDF。

在 DSH 左侧栏读书：导入 EPUB/TXT/Markdown，逐章给出五段式精读（本段落概括 / 文章美句 / 作者表达 / AI 观点 / AI 认为需要补充点），可朗读、边听边问，还能把整本讲解导出成一份网页。导出只装订已经生成精读的章节，未读章节不会包含在内。

从 Bilibili 视频或本地视频提取字幕，输出 Markdown、Word、PDF、TXT、SRT 或 JSON，支持时间戳、双语对齐和质量报告。需 Python 3.10+；平台/AI 字幕需 Bilibili SESSDATA Cookie；OCR/ASR/PDF 需 ffmpeg、faster-whisper，以及 LibreOffice 或 reportlab。

搜书听：按书名、作者、角色名或大概情节搜公版书（古腾堡、中英文维基文库、Internet Archive、Standard Ebooks），或导入 EPUB / PDF / TXT / DOCX / Markdown，在右侧栏用微软 Edge 神经网络语音、离线 Kokoro 或设备自带语音读给你听；自动记住听到哪，能语音记读书心得、和 AI 聊刚听到的内容。

为 DeepSeek Harness 注册两个工具：`doc_ocr` 把扫描件 PDF 与图片转成结构化文本（逐页文本、带资产负债表平衡勾稽的财务报表行、合同条款命中），可用本机 RapidOCR 或智谱 GLM-OCR 云端引擎；`doc_preprocess` 用 7 阶段管线把一批原始文件整理成 Obsidian 可读知识库，含后端路由与 sha256 增量跳过。勾稽不平的数字只报出、不编造。本机引擎需 Python 3 并安装 rapidocr-onnxruntime、pypdfium2、Pillow（pip install -r requirements.txt）；GLM 引擎需设置 ZHIPU_API_KEY。

把 TXT 小说渲染成 DSH 聊天背后的淡色文字层，配一个可拖动的悬浮控件，用于目录、翻章、自动滚动与阅读设置。

在右侧栏阅读本地 txt 小说：自动识别 UTF-8/GBK/Big5 编码，支持章节切分、全文搜索、阅读进度与书签，并可用老板键一键隐藏阅读器或整个右侧栏。

DSH Web 输入框附件按钮：多选文件以内联草稿胶囊形式插入；文件存储到工作区 uploads 目录并自动生成 UTF-8 .txt 提取件（txt/docx/xlsx/pptx/zip/odt，零依赖），任何纯文本 Agent 都能直接读取；发送消息只带文件名，不泄漏路径。

DSH ComfyUI 桥接：驱动本地/局域网图像视频生成，含 8 个模型工具、预设及任意工作流、模型断点续传下载。

DSH 实时库文档：写代码前自动拉取项目安装版本对应的官方文档，减少虚构 API；零配置、零 Key。

输入框拖拽增强：.md/.txt 小文件全文插入草稿、大文件落盘为 @./.dsh-drop 引用（Shift 强制全文），SKILL.md 自动校验 frontmatter 并一键安装到项目/用户技能目录，写入即生效。