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RAG de base de conocimiento bibliográfico local: 10 herramientas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), búsqueda híbrida BM25+vectores+reranker, QA con citas y enlaces DOI clicables, embeddings bge totalmente locales sobre un índice SQLite de un solo archivo. Requiere Python 3.9+ con pymupdf, faiss-cpu y sentence-transformers; el instalador `npx dsh-kb-rag-install` los configura y predescarga el modelo.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.

Memoria entre sesiones con recuerdo determinista de cero tokens (bigrama-Jaccard fusionado con FTS5 BM25 mediante RRF, tokenización sensible al chino), refuerzo que fortalece observaciones repetidas y procedimientos cristalizados en archivos SKILL.md refinados in situ mediante un ciclo activo-inactivo-archivado con archivo reversible y rollback. La ingesta y la eliminación exponen cada una un nivel de autonomía elegido por el usuario; los conflictos y las escrituras de alta importancia siempre van a revisión humana, y nada se elimina automáticamente. Requiere Node 22.5+.

Una base de conocimiento estilo Obsidian: ingiere fuentes, permite que el LLM construya y mantenga un wiki interconectado, y formula preguntas fundamentadas en él.

Connector only, it renders nothing itself: subscribes to DeepSeek Harness session events and folds them into a 12-phase work state (planning / thinking / executing-tool / streaming / waiting-input / voice / awaiting-approval / complete / error / paused / idle / heartbeat), then POSTs each phase to a desktop-pet backend at http://127.0.0.1:8000/api/plugin/dsh/ingest. It holds no window. No API key or token is needed. Requires the Mao Live2D pet application to be separately installed and running (that is a Windows Electron app with its own PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+ prerequisites); without it this plugin has nothing to push to.

Memoria de largo plazo entre sesiones respaldada por un servicio local Go (unos 50 MB de RAM, SQLite-vec y afirmaciones reforzadas con verificación): inyecta recuerdos sin latencia en cada mensaje, importa la transcripción al terminar y ofrece memory_search, memory_logs y memory_ingest. Instala con dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Solo es un puente de protocolo; dsh plugin add no instala el servicio Go. Instálalo e inícialo primero según el README; hasta entonces, las herramientas devuelven vacío sin aviso.

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.

Curaduría de salidas de herramientas en el momento de la ingesta: conserva las líneas de error y advertencia más la cabecera y la cola, y vuelca el texto completo a disco con un puntero que el modelo puede releer; cubre todas las herramientas de texto, los resultados pequeños pasan intactos.

Memoria bitemporal respaldada por un daemon de SodaMem: el recuerdo se aporta al prompt mientras se ensambla cada turno y cada turno cerrado se ingesta, sin llamada a herramienta ni al modelo en la ruta de lectura; cada hecho recordado cita el turno del que proviene y lleva fechas de validez, así los hechos superados dejan de recuperarse.

Plugin de aplicación obligatoria del protocolo de memoria: conecta el servidor MCP opencode-memory, fuerza memory_weave antes de las llamadas a herramientas, ingiere automáticamente los turnos e inyecta contexto de memoria en los pasos del agente.

Local knowledge base for DeepSeek Harness: five tools to ingest Markdown, plain text and PDF files, search them with BM25 or hybrid BM25 plus optional local embeddings, and answer with cited source passages. Runs offline with no database server. Requires Node.js 18+ and Python 3.9+; PDF ingest needs pymupdf.

Fullscreen business-app framework for DeepSeek Harness Web with a dark-sidebar workbench bundling a database connectivity tester and SQL query panel, a two-level knowledge base (bill and accounting) with local search and Word document ingestion, metadata environment comparison with alter-SQL generation, a data dictionary, agent log-search report demos, a system test-case runner, Evernote-style notes, developer utilities, and mini-games.

Plugin de migración de sesiones entre herramientas para DeepSeek Harness (dsh): importación de alta fidelidad, continuación, extracción de conocimiento, exportación bidireccional y redacción de privacidad.

Converts tables in .docx, .xlsx, .xlsm, .csv and .tsv files into the table JSON consumed by the rule checkers, and reports when it could not rather than guessing.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

Turn chat logs into a panel list maintained by a resident agent. Includes a zero npm-dependency core and an optional WeChat/QQ ingestion pipeline. Installs as a DSH profile bundle.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export. Works on DeepSeek Harness 0.1.7 through 0.2.x, tested on 0.2.0-rc.1.

Knowledge base (Vault memory + knowledge graph) for dsh: kb__* tools for deterministic memory search/write, knowledge-graph nodes/edges/subgraph/traversal, document-to-graph ingestion and unified cross-store query (KAL) - no web-search tools.

Obsidian knowledge-base ingest workflow as a DeepSeek Harness plugin: a bundled skill provider + an obsidian_validate_vault model tool, all declarative and composable.

DeepSeek Harness plugin: ingest research PDFs into a citable OKF markdown library, then search, graph, measure coverage, and write surveys in the same conversation

The claude-obsidian-derived knowledge-suite skills (wiki, wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint, save) as a DeepSeek Harness plugin, with attribution.