Lolancier/v-manager-dsh-pet
Lolancier/v-manager-dsh-petDSH Web UI 桌宠:内置 Vivi(芊芊)Live2D 形象,支持抚摸/喂食、每日小鱼干羁绊经济与情绪驱动表情。
DSH Web UI 桌宠:内置 Vivi(芊芊)Live2D 形象,支持抚摸/喂食、每日小鱼干羁绊经济与情绪驱动表情。
在 settings.yaml 中管理 OpenCode Zen 免费档与 Go 档模型——实时拉取 opencode.ai 的最新模型列表,按路由对比已配置与线上差异,通过四个 agent 工具和设置页分区增删模型条目。
自动切换 DeepSeek 模型:含图片时走视觉模型,复杂任务走 pro,常规任务走 fast;提供 switch_model 工具手动固定。
DeepSeek Harness Web 人物交互插件,支持六档人物与表达风格、四种任务模式、当前会话交流、公开思考摘要和浏览器语音朗读。
键盘优先的命令面板(command palette)。
会话左侧的短横线时间轴:整个会话的用户消息一览、当前消息定位、悬停预览消息与回复、点击跳转,可收起展开。
面向模型的天气工具,基于公开 Open-Meteo API 查询当前天气与 7 天预报,无需 API Key。
面向 DSH 智能体的细粒度 LLM 验证:基于评分 token logprob 期望的成对打分、概率枢纽锦标赛 N 选一与逐步进度追踪。
代码研读教练:交互式引导研读论文对应的开源代码。五段研读法(锚定论文主张、地形扫描、入口追踪、核心映射、闭环验证),自动识别并告知语言的框架与架构,适合研读 AI 论文源码。
结构化视觉证据(OCR/版面/语义)+ USB 摄像头拍摄工具,支持"拍-看-改"调试闭环;后端支持 Ollama、DeepSeek、小米。
接入 gemini.google.com 的 MCP 桥:图片/视频视觉识别、Imagen 生图、Veo 生视频与历史对话管理,复用浏览器登录态,无需 API Key。
微信式界面内截屏按钮:拖动框选、8 个手柄微调,Enter 确认截取、Esc 取消;PNG 自动编号保存,\[Shot N HH:mm] 标记自动写入输入框。仅 Windows,已在 DeepSeek Harness Desktop 实测。
把本地视频/图片变成全屏动态壁纸,支持实时效果调节、壁纸切换与 Wallpaper Engine 工坊导入,设置自动保存永久生效。
dsh web 暗色主题插件(移植自 Obsidian things-soft-colorful-headings):通过 --dsw-alias-label-* token 覆盖实现暖灰调暗文本,配合柔和的彩色 h1-h6 标题,零依赖。
在 agent 和你自己的手机之间开一条设备通道:agent 把刚产出的文件发过去,手机传回来的东西可以在输入框里 @ 引用。底层经 SwarmDrop CLI 走端到端加密的 P2P,不需要账号,也不需要公网 IP;节点状态、已配对设备与扫码配对都在侧边栏面板里。
把每个产物文件卡片变成按文件操作的下拉菜单:打开文件、拷贝路径、在系统文件浏览器中定位,或打开终端并进入其目录。
当原生可续接 DSH 子代理因明确的 max-tokens 终止时自动续接一次,然后停止介入。
中国硬科技供应链情报:33 条信号看板、中报验证追踪、命中率记录与问答,通过远程 MCP 接入(mcp__cn_intel__*)。
将 CC Switch 中的 provider 和模型接入 DeepSeek Harness,并支持 provider 筛选和模型名称搜索。
让 agent 读写浏览器所在电脑上的文件:浏览器授权本地目录(File System Access),工具调用经插件自建 WebSocket 中继;移动端/非安全上下文自动降级只读兼容模式。
一个 agent 预设(Hermit/小寄),把 DSH 变成常驻个人中枢:作用域隔离的管家人格、把多步任务派给后台子代理的 dispatch 工具(按任务类型路由模型)、完成后异步把汇报自然插回对话,另含 credit 预算闸、P/M 确认链与 M1 事件日志。
面向 DeepSeek Harness 的自动上下文压缩插件:在工具输出进入模型前压缩,并通过 CCR 检索工具保持所有有损压缩可逆。
提供模型粒度的启用禁用机制:从 DSH 模型目录隐藏被禁用的模型,以协议内错误块拦截直接分发请求,并提供UI设置界面。
数学 Agent 框架接入 DeepSeek Harness:符号推导引擎(CES/二次型/ODE/PDE)、SymPy 验证、Lean 4 真编译验证的形式化证明、QED 多 Agent 对抗验证,经 TS 壳桥接 Python 引擎暴露为 DSH 原生工具。需先克隆 math-agent-framework 仓库并 `pip install -r requirements.txt`,将 MATH_AGENT_HOME 指向仓库根目录。所有结果携带 provenance(引擎版本/seed/容差)并标记为不可信数据。