Plugins

Vier schreibgeschützte Werkzeuge über eine WeKnora-Wissensdatenbank: Wissensdatenbanken auflisten, hybride Passagesuche, Chunks eines Dokuments in der richtigen Reihenfolge wieder zusammensetzen und WeKnoras eigene zitierte RAG- oder ReAct-Agent-Antwort mit fortsetzbarer Sitzungs-ID.

WeKnora-Wissensabrufwerkzeuge für DeepSeek Harness (dsh): semantische Suche, Dokumentenlesen und RAG-/Agent-Antworten über Ihre eigenen Wissensdatenbanken.

Installiert ein dediziertes Preset und eine Werkbank für KI-Romanschreiben: versionierte lokale Projektassets, eine kompakte Seitenschublade und native, freigabegesteuerte Einzeldatei-Änderungen.

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

🎬KI-Regisseur: MiniMax-H3-Videogenerierungs-Plugin unter der Regie von DeepSeek-Harness. 🤖Mehr als Prompts. 🪄Canvas-UI.

Übersetzung auf Anzeigeebene für die DSH-Weboberfläche — Denkketten, Aufgabenkarten und Antworten in 8 Zielsprachen über lokales Ollama oder Google/Bing; Originale bleiben erhalten.

Ollama-Provider für DeepSeek Harness mit Modellverwaltung, Gesundheitsprüfungen, regelbasiertem lokalem Routing und Cloud-Fallback.

DeepSeek-Gehirn + automatische Bildtranskription: Bilder in der GUI anhängen und jedes wird standardmäßig über das offizielle deepseek-v4-flash-vision-exp transkribiert (ein reines Text-V4-Pro-Gehirn kann Bilder sehen), mit jeder OpenAI-kompatiblen VLM oder lokalem Ollama als Alternative.

DeepSeek-Harness-(DSH)-Cordis-Plugin, das aflare-Workflow-Tools bereitstellt

Wissensdatenbank nach dem Karpathy-LLM-Wiki-Muster für DSH: wiki-write/wiki-search-Fähigkeiten, abhängigkeitsfreie Pipeline (Lint/Index/mnemon-Speichersync/Qualitätsfeedback), minimales Lebenszyklus-Plugin mit Schema- und Wissensvorschau, SiliconFlow-Semantikabruf über einen Ollama-kompatiblen Proxy.

Nativer Ollama-Cloud-Chat-Adapter: direkte NDJSON-Übersetzung des Ollama-/api/chat-Wire-Formats, Modellentdeckung mit Kontextfenstern und Fähigkeiten sowie Web-Such-/Fetch-Anbieter unter der ollama-cloud-ID, plus eine Web-Einstellungskarte.

Wissensdatenbanksystem im Cherry-Studio-Stil für DeepSeek Harness (DSH): Datenbanken, Dokumente, Chunking, Embeddings (OpenAI-kompatibel / Ollama / lokal / lexikalischer Fallback), Abruf, modellorientierte Tools und ein Browser-Verwaltungsbereich.

Leitet das DSH-web_search-Werkzeug über Ollamas Websuch-API weiter und verwendet OLLAMA_API_KEY erneut. Kein offizieller DeepSeek-Schlüssel erforderlich.

Delegiert Aufgaben, Reviews und Debatten über die CLI gateway-companion an alternative Modelle (DeepSeek, MiniMax, Ollama usw.), ohne MCP.

Strukturierte Vision-Belege (OCR/Layout/Semantik) sowie ein USB-Kamera-Capture-Tool für eine „Shoot-Look-Adjust"-Debug-Schleife; Backends: Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Fügt Claude, Gemini und ein lokales Ollama-Modell zur nativen Modellauswahl von DSH hinzu und nutzt Ihre vorhandenen Claude Code / Antigravity CLI-Anmeldungen statt eines abgerechneten API-Schlüssels, mit funktionierendem Reasoning-Effort-Selektor für Claude.

Vision-Toolkit für textonly DeepSeek: modellaufrufbares `vision`-Tool, Wrapper-Adapter für deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), Antigravity-IDE-Kontingent (default, flash/pro) / jeden OpenAI-kompatiblen VLM / Gemini / lokale Ollama-Kanäle, Evidenzspeicher mit Kompaktierungs-Rehydration, Content-Hash-Cache und ein zweisprachiges Client-Panel.

Tiny local vector memory via Ollama embeddings and ~/.dsh/vecmem (workspace namespaces; optional IM crumb via vecmemOnReply).

Local Ollama status / list / chat / embed for dsh on WSL (unreachable status includes Windows/WSL gateway hints).

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Ollama 监控与测评平台：node 半侧提供 DSH 工具，web 半侧提供设置页内的交互面板

Probes Windows-host Ollama, LM Studio, vLLM, and llama-server from WSL, compares ctx, and reports /v1/models apiReady versus TCP.