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Complemento de estudio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de proyecto al estilo de un equipo de rodaje, flujos de trabajo TongFlow creados por el agente, generación multimedia determinista, lienzo integrado.

Estudio de equipo de rodaje TongFlow para producción de imagen, voz, música y vídeo: el agente escribe archivos de flujo de trabajo TongFlow por recurso (.tongflow.json) que se ejecutan mediante complementos de TongFlow, con un lienzo de flujo integrado, una estructura de proyecto por plano/personaje/toma y una plantilla de manga-drama; las sesiones que comienzan con @tongflow abren la vista de estudio.

Complemento de memoria persistente entre agentes y con prioridad local para DeepSeek Harness (DSH), impulsado por Mnemon. Comparte la memoria a largo plazo entre agentes compatibles con Mnemon y añade memoria en tiempo de ejecución, documentos de proyecto con capacidad de búsqueda, recuperación semántica, grafo de conocimiento y una interfaz de barra lateral.

Expone al modelo las herramientas de análisis de documentos de MineRU.

Manejo de documentos nativo para agentes en DSH: los bloques direccionables permiten que un agente lea y edite una sola sección en lugar del archivo completo. Incluye el servidor MCP geml y las skills de redacción y grafo de código.

Edición de documentos por bloques direccionables: un servidor MCP que expone geml_get / geml_set / geml_check y funciones afines, para que un agente lea o reescriba un único bloque direccionado de un documento Markdown o GEML en lugar del archivo completo. Incluye la skill de redacción GEML y una skill de grafo de código que construye y navega el grafo de llamadas de un proyecto como mapas de código GEML.

Crea, edita, inspecciona y entrega hojas de cálculo, documentos, presentaciones, bases de datos y lienzos en DeepSeek Harness, con vista previa en vivo y revisión del árbol de trabajo.

Lectura profunda de libros y artículos en cinco modos (rápido, profundo, mapa de conocimiento, Feynman, libro completo) con informes de afirmación-evidencia-datos, mapas mentales Mermaid/XMind, comparación por lotes, comprobación previa del presupuesto, progreso transparente de tareas en segundo plano y exportación a MD/HTML desde URLs, archivos o texto pegado.

Subida de archivos con tarjetas de adjuntos codificadas por color (almacenamiento aislado por sesión, deduplicación por sha256, limpieza por TTL), más una herramienta read_document que detecta el contenido para PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Importa fichas de personaje y libros de mundo de SillyTavern/TavernAI, guárdalos como documentos de lore locales en Markdown, y genera prosa novelada a partir de tus prompts usando la ambientación como referencia.

Carga de archivos al estilo Claude mediante arrastrar y soltar o clip, con detección de contenido, conversión de documentos a Markdown vía Microsoft MarkItDown (con alternativa JS integrada), incrustación de texto, y una herramienta read_document para agentes.

¡El trío ofimático! Herramientas de documentos de oficina para DeepSeek Harness (dsh): genera, lee y edita hojas de cálculo (.xlsx), PDF y presentaciones (.pptx).

Inteligencia de documentos local para PDF, Office, imágenes y OCR para DeepSeek Harness.

`doc_read`/`doc_write` con límites y direccionamiento por celdas para xlsx/pdf/docx/pptx/ipynb, además de un servidor MCP y CLI.

Kit de procesamiento de documentos gubernamentales chinos: verificación de formato GB/T 9704, corrección automática, revisión de contenido (anotación roja + tachado), generación de plantillas, conversión de Markdown a docx, e inyección de encabezado/pie de página/número de página para 24 tipos de documentos oficiales.

Bifurcación de arrastre de archivos: suelta documentos como chips eliminables encima del editor, y envíalos sin necesidad de escribir.

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Situation-aware (1.3.0+): the instruction and conversation are parsed into role / task / goal profiles, so the role stays on-task and goals/constraints are preserved (goal-alignment retry, per-session goal carry-over); roles follow an identity + capability + behavior formula with per-task-type writing tips (1.3.3-1.3.5). Context-aware by default; long outputs resume with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); stream early-stop and an optional fast profile cut latency (1.3.6). Composer ✨ one-click optimize / undo / cancel with a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

`doc_read`/`doc_write` acotados y direccionados por celda para xlsx / pdf / docx / pptx / ipynb, más un servidor MCP y una CLI.

Modo de lectura de documentos para DSH.

兰亭 CLI 命令工具化 + L0 守卫：记忆面 9 工具 + 质量面 6 工具（defineTool 注册，spawn venv _cli.py）+ 直写/直调守卫

Cherry Studio-style knowledge base system for DeepSeek Harness (DSH): bases, documents, chunking, embeddings (OpenAI-compatible / Ollama / local / lexical fallback), retrieval, model-facing tools, and a browser management panel

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 schema-validated tools (memory + quality gates) plus an L0 guard of the consulting document-generation engine; pair with @nyantused/folio-dsh-events for the full session protocol.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: session-protocol events — auto session-start reminder + auto-save on session close; pair with @nyantused/folio-dsh-tools.

Plugin de DSH: convierte documentos Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV, etc. a GitHub-Flavored Markdown usando @firecrawl/anydoc