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Cuatro herramientas de solo lectura sobre una base de conocimiento WeKnora: listar bases de conocimiento, búsqueda híbrida de pasajes, reensamblar los fragmentos de un documento en orden, y la respuesta RAG citada del propio WeKnora o de un agente ReAct con un id de sesión reanudable.

Herramientas de recuperación de conocimiento WeKnora para DeepSeek Harness (dsh): búsqueda semántica, lectura de documentos y respuestas RAG/agente sobre tus propias bases de conocimiento.

Instala un preajuste y un banco de trabajo dedicados a la escritura de novelas con IA: activos de proyecto locales con control de versiones, un panel lateral compacto y cambios nativos de un solo archivo controlados por aprobación.

Añade un lienzo de conversación editable a DeepSeek Harness, donde las conexiones del grafo seleccionan contexto para las solicitudes del lienzo, con ramificación, fusión e importación de sesiones de agentes locales.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: convierte la sesión actual de DSH en un grafo de pensamiento editable sobre un lienzo infinito.

🎬Director impulsado por IA: plugin de generación de vídeo MiniMax-H3 dirigido por DeepSeek-Harness. 🤖Más que prompts. 🪄UI de lienzo.

Traducción de la capa de visualización para la interfaz web de DSH — cadenas de razonamiento, tarjetas de tareas y respuestas en 8 idiomas de destino mediante Ollama local o Google/Bing, conservando los originales.

Proveedor Ollama para DeepSeek Harness con gestión de modelos, comprobaciones de estado, enrutamiento local basado en reglas y respaldo en la nube.

Cerebro DeepSeek + transcripción automática de imágenes: adjunta imágenes en la GUI y cada una se transcribe mediante el modelo oficial deepseek-v4-flash-vision-exp por defecto (un cerebro V4-Pro puramente textual puede ver imágenes), con cualquier VLM compatible con OpenAI u Ollama local como alternativas.

Complemento Cordis de DeepSeek Harness (DSH) que expone las herramientas de flujo de trabajo aflare

Base de conocimiento con el patrón Karpathy LLM Wiki para DSH: habilidades wiki-write/wiki-search, pipeline sin dependencias (lint/index/sincronización de memoria mnemon/retroalimentación de calidad), plugin de ciclo de vida mínimo que inyecta esquema + vista previa de conocimiento, y recuerdo semántico de SiliconFlow a través de un proxy compatible con Ollama.

Adaptador de chat nativo de Ollama Cloud: traducción NDJSON directa del formato de cable /api/chat de Ollama, descubrimiento de modelos con ventanas de contexto y capacidades, y proveedores de búsqueda/obtención web bajo el id ollama-cloud, además de una tarjeta de ajustes Web.

Sistema de base de conocimientos estilo Cherry Studio para DeepSeek Harness (DSH): bases, documentos, fragmentación, embeddings (compatible con OpenAI / Ollama / local / reserva léxica), recuperación, herramientas orientadas a modelos y un panel de gestión en el navegador.

Enruta la herramienta web_search de DSH a través de la API de búsqueda web de Ollama, reutilizando OLLAMA_API_KEY. No se necesita ninguna clave oficial de DeepSeek.

Delega tareas, revisiones y debates a modelos alternativos (DeepSeek, MiniMax, Ollama, etc.) a través de la CLI gateway-companion, sin MCP.

Evidencia visual estructurada (OCR/distribución/semántica) además de una herramienta de captura con cámara USB para un bucle de depuración «disparar-mirar-ajustar»; backends: Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Añade Claude, Gemini y un modelo Ollama local al selector nativo de modelos de DSH, usando tus inicios de sesión existentes de Claude Code / Antigravity CLI en lugar de una clave de API medida, con un selector de esfuerzo de razonamiento funcional para Claude.

Kit de visión para DeepSeek solo de texto: herramienta `vision` invocable por el modelo, adaptadores contenedores para deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), cuota de Antigravity IDE (default, flash/pro) / cualquier VLM compatible con OpenAI / Gemini / canales locales de Ollama, memoria de evidencias con rehidratación por compactación, caché de hash de contenido y un panel de cliente bilingüe.

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.