dsh-local-ai
PerryLink
把 Ollama 本地模型接进 DSH,支持模型拉取、删除、健康检查,还能按离线、长文本、隐私等规则自动路由。
CixiSVesper282更新于 3 天前
让 agent 在本地听懂音频:转写、节奏、旋律、和弦、结构一次搞定,全程离线不花 API 钱。
实用分
84 / 100
配置门槛
开箱即用
协议
MIT
语言
Python
复制命令,或者把整个安装任务交给你的 Harness 智能体。
git clone https://github.com/CixiSVesper/dsh-soundtry.git请帮我安装 DeepSeek Harness 插件「dsh-soundtry」: - GitHub 仓库:CixiSVesper/dsh-soundtry(https://github.com/CixiSVesper/dsh-soundtry) - 类型:cordis 插件(装到 DSH profile) - 该插件开箱即用,无需额外配置。 请先查看仓库 README 确认安装步骤,然后按官方方式安装。装完后告诉我怎么使用。
来自项目自身文档的清洗摘录。
dsh-cixisound DSH 的本地听觉插件 · 1.0.3(DSH-CixiSound) 让 agent 听得见声音: 转写、节奏、旋律、和弦、结构 六件套,全部在本机跑,零 API 费用。 - 人声分离默认走 UVR MDX-Net (onnxruntime 推理, 不需要 torch )——快嘴说唱上比 Demucs 还准 - 依赖是声明的,不是猜的 : deps.manifest.json 列清每一样;首次运行时自己装、自己下模型 - 权重不进仓库 :仓库只记 URL、字节数和 MD5,63.7 MB 的分离模型 + 1.46 GB 的 whisper medium 都在你机器上下 - 不可信的地方会自己说 :BPM 有 ambiguous / level / conflict 三态,切点双阈值同时报,和弦明说"根音可信、品质不可信" - 设置就在插件里 : 插件 → 已安装 → dsh-cixisound 详情页里有「声音分析」区块,可切 CPU/GPU、分离后端、模型;显存 运行要求 只要一个 Python 解释器,不需要 ComfyUI,也不需要机器上有 torch。 插件自带一个隔离 venv( runtime/venv ,建的时候 不加 --system-site-packages ), 依赖和模型全部落在插件目录里。ComfyUI 删掉不影响;机器上没装过 torch 也能跑。…
在 GitHub 打开来自同一生态方向的相似工具。
PerryLink
把 Ollama 本地模型接进 DSH,支持模型拉取、删除、健康检查,还能按离线、长文本、隐私等规则自动路由。
Nwflower
把 Claude Code 的 JSONL 对话记录(含工具调用和思考过程)导入成 DeepSeek Harness 会话,方便接着聊。
kingcharleslzy-ai
给 DeepSeek Harness 加个自托管控制台,能诊断状态、管提示词、备份回滚,让 AI 更专注帮你学习实验。