插件

工科与数学题解工作台：九个工具覆盖读题、求解、出图与校核，另附四个随包技能。需要带 numpy 与 Pillow 的 Python。读图、图形校核与公式排版依赖你已配置密钥的视觉模型提供商，图片会发给它；未配置密钥时这些功能报失败，其余工具照常可用。

内含 kimi-ppt 技能的 DSH 插件：创建、编辑与导出 PPT 幻灯片和演示文稿，本地生成 .pptx，Pillow 渲染预览图，不需要浏览器。

内含 kimi-ppt 技能的 DSH 插件：本地生成 .pptx 完成 PPT 的创建、编辑与导出，Pillow 生成预览图；衍生自 MIT 项目 open-kimi-ppt-skill。

第三方 DSH bundle，携带原 deterministic-pixel-art Skill，支持可编辑 JSON/PNG 像素画、Python 渲染及声明区域内的改色。需要 DSH 0.2.2-rc.1（其他 DSH 版本未声明兼容）以及带 Pillow 的 Python 3.10+。

把一条短视频生产流水线的 19 个 skill（1 总入口 + 1 编排 + 17 原子）内置进 agent 技能目录：中文配音读音校正、文生图与文生视频、图片运镜、成片合成、封面、成片核验、数据复盘、四平台发布。本包只提供 skill 与脚本，不安装任何工具：要真跑通流水线，还得本机装好 ffmpeg、Python 3 + Pillow、Node.js 与 playwright，自备 B 站 biliup 凭据和视频号 / 抖音 / 小红书登录态，并把 skills/*/scripts/ 里的占位符改成自己的值。使用者自己的同名 skill 优先级更高。

把一篇期刊论文默认做成三份产物 —— 中文组会文献汇报 PPT（南阳师范学院物理模板）、配套 Word 讲稿、双色答辩预测问答 HTML（十题左右，答案简短直接）。需本机 Python 3 及 python-pptx、python-docx、Pillow、pymupdf（pypdf 兜底）依赖，可用 pip install -r requirements.txt 安装。

把一篇期刊论文做成中文组会文献汇报 PPT（南阳师范学院物理模板），并附一份配套的 Word 讲稿。需本机 Python 3 及 python-pptx、python-docx、Pillow、pymupdf（pypdf 兜底）依赖，可用 pip install -r requirements.txt 安装。

职规赛（全国大学生职业规划大赛）展示 PPT 生成技能：给出选手信息、材料与照片后先出逐页大纲待确认，再渲染成 15–20 页的阅读型 PPTX（少于 15 页会被判为页数错误）（17 种页型、3 套主题，可套学校模板）；生成时审计估算版面（文字溢出、每页字数、评分维度覆盖、素材缺口），导出 PDF 后再复核一遍越界与压字。依赖 Python 3.9+ 及 python-pptx、python-docx、Pillow；PDF 版面复核可选依赖 LibreOffice（soffice）与 pdftotext。

上传 GitHub 前优化仓库 README：扫描仓库事实、渲染首图与过程图（需 Pillow 与微软雅黑字体）、校验排版和编号，最后带重试提交推送。

Windows 桌面自动化插件：无障碍优先的观察-动作回路（30 个标准工具，元素/坐标双目标与 auto/a11y/event 策略路由），写后作废与禁重放安全语义，持久急停开关，RuntimeId/矩形漂移防错位，对话卡片与悬浮面板（实况/画面/环境自检设置），面向低分辨率模型的分块识图，JSONL 审计与 pid 白名单。需 Windows 10+ 与 Python 3.9+，并安装 uiautomation 与 pillow（设置页可一键安装）。

注册 remove-pdf-background-gray 技能：去除扫描 PDF 的灰色/米白底色，保持分辨率、页面几何与抗锯齿文字边缘（无损 Flate 写回），核心为单文件 Python 脚本（pypdf + Pillow + numpy）。

内置 Pixiv 技能，由 Python 命令行脚本实现：搜索插画、漫画、小说，查看日榜/周榜/月榜/新人榜/原创榜/AI 榜/R-18 榜，查询作品、小说系列和画师详情，下载原图，多页作品合成 PDF、动图转 GIF、小说系列合并成 TXT；需要 Python 3.9 以上并装好 requests / img2pdf / Pillow（pip install -r requirements.txt），R-18 内容需要自己的 Pixiv Cookie。

为纯文本模型注册一个 `ocr` 工具：调用仓库自带的离线脚本识别单张图片或 PDF 并返回文字——Windows 原生 OCR 优先，其次 RapidOCR，最后 Tesseract；识别过程在本机完成，不发网络请求、不需要 API key。需自备 PATH 上的 Python 3.11 并 `pip install winocr pillow`（winocr 为首选引擎，RapidOCR 与 Tesseract 为兜底）。图片返回逐行结果，PDF 返回逐页结果。

注册 remove-pdf-background-gray 技能：去除扫描 PDF 的灰色/米白底色，保持分辨率、页面几何与抗锯齿文字边缘（无损 Flate 写回），核心为单文件 Python 脚本（pypdf + Pillow + numpy）。

把 video-studio 技能注册进 DSH 技能目录。它按剧本生成中文旁白视频：edge-tts 合成旁白，时间轴由每条音频的实测时长反推而非按字数估算，Pillow 逐帧确定性渲染并把原始帧以 rawvideo 管道交给 ffmpeg，烧录字幕与 SRT/ASS 外挂字幕由同一条时间轴生成，物理建模音效与程序化配乐用 numpy 采样级混音，质检分容器、信号、时间、页面四层（页面层只在走浏览器引擎时才有）。整片可改用可选的 Playwright 无头浏览器引擎渲染 Canvas2D 画面，帧以 PNG 经 image2pipe 送入编码器。需要联网合成旁白，PATH 上有 ffmpeg，以及装了 numpy、Pillow、edge-tts 的 Python；浏览器引擎还需要 Playwright 与本机 Edge/Chromium。

测量短片段里「变了多少、何时变」——变化面积占比、位移、累积漂移，返回一张标注代表帧与每个事件的数值；不做分镜选帧。需要带 numpy 与 Pillow 的 Python 3.10+；读取 mp4 另需 PATH 中有 ffmpeg 与 ffprobe。

视频精读：获取 B 站单分P或 YouTube 视频，每 3 秒基础采样并补取变化帧，本地 faster-whisper 转写，分页读取分段图版，并可排版成 16:9 学习 PPT。仅 Windows；需要 DSH 的 pwsh 工具，以及 Python 3.12 x64 + Pillow、FFmpeg/FFprobe；获取视频另需 yt-dlp，转写需 faster-whisper 并自备本地模型文件，PPT 输出需 python-pptx。

把真实运行的功能做成可信交付演示视频，或把缺陷做成可追溯的问题反馈视频：真实录屏、edge-tts 旁白与逐字对齐字幕、自包含 ffmpeg 管线，配一道拒绝放过造假或残次演示的确定性质量闸（规格、音轨、响度、黑帧/冻结/静音扫描），含渲染前预检与成片证据核验。反馈模式带严重级别/阶段徽标、复现步骤浮层，以及按成片 SHA256 绑定的工单级问题报告。需 Python 3.9+、PATH 上的 ffmpeg/ffprobe，以及 `pip install edge-tts Pillow`；旁白会调用 edge-tts 公共接口。

让 AI 自己玩《杀戮尖塔 2》：截图＋鼠标键盘工具、本地牌表速查，还有一份能读的游玩日志。需 Windows 与 Python 3.10 及以上版本并安装 Pillow。

报告代码高亮：一个 highlight_code 工具，68 种语言、15 套主题、11 种输出（内联 HTML、Word 可插 SVG/PNG、LaTeX 等），含 codeinword.com 同款 SyntaxHighlighter 经典主题。PNG 输出需 Python 3 与 Pillow，其他格式无额外依赖。

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。