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Quatre outils en lecture seule sur une base de connaissances WeKnora : lister les bases de connaissances, recherche hybride de passages, réassembler les chunks d'un document dans l'ordre, et la réponse RAG citée ou ReAct-agent de WeKnora avec un identifiant de session reprenable.

Outils de récupération de connaissances WeKnora pour DeepSeek Harness (dsh) : recherche sémantique, lecture de documents et réponses RAG/agent sur vos propres bases de connaissances.

Laissez l'IA se connecter à des bases de données et écrire du SQL pour vous.

Permet au modèle de se connecter à des bases de données et d'écrire du SQL.

Skills d'agent IA pour Sealos — déployez n'importe quel projet, provisionnez des bases de données, du stockage d'objets et plus encore en une seule commande. Fonctionne avec Claude Code, Gemini CLI, Codex.

Fournit des bases de connaissances locales et distantes avec rappel à portée de projet et de session, réécriture contrôlée et console de gestion Web intégrée.

Recherche Zhihu, outils d'agent, bases de connaissances et suivi d'usage pour DeepSeek Harness.

Ajoute un panneau de réglages multi-utilisateur au client web DSH : sélection du mode d'utilisation, gestion des membres avec statut en ligne et liaison d'appareils, et bascule ou partage des bases de mémoire et de connaissances par membre.

Parcourez les bases de connaissances Tencent ima dans un panneau latéral DSH, prévisualisez les fichiers PDF, Office, notes et médias dans le panneau, et laissez l’agent les rechercher et les lire grâce à cinq outils.

Détection de code mort pour les bases de code générées par IA : graphlint construit un graphe de dépendances, trouve le code inaccessible depuis tout point d'entrée pour permettre le nettoyage de la base de code et la compréhension de l'efficacité fonctionnelle, et expose les outils graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config ainsi qu'une compétence graphlint aux agents DSH.

Connecte dsh à Notion via le MCP Notion officiel (OAuth + PKCE) : recherchez, lisez et écrivez des pages, bases de données et commentaires via les outils `mcp__notion__*`.

Connecteur Notion pour DeepSeek Harness : rechercher, lire, interroger, créer, mettre à jour et compléter des pages et bases de données Notion via six outils d'agent, avec une page de paramètres web — configuration unique avec un Integration Token.

Passerelle de messagerie multicanale pour DeepSeek Harness : chaque groupe et conversation privée QQ (SnowLuma / OneBot v11, QQ Bot officiel) ou Discord devient une session Agent distincte, liée à une fiche de rôle. Son domaine comprend des bases de connaissances avec validation des brouillons, une mémoire partagée, un lecteur GitHub en lecture seule et des règles de déclenchement en groupe. Deux profils intégrés (service client, discussion de groupe), envoi unifié avec diffusion et relais humain.

Boîte à outils pour la base de connaissances Knowledge-planet (zsxq) : synchronise les publications et pièces jointes, extrait le texte et les images de docx/PDF, reconstruit l’index, recherche et s’auto-vérifie. En JS pur, sans Python. Nécessite un abonnement Knowledge-planet et le collage de son Cookie dans config.json.

Base de connaissances locale pour DeepSeek Harness. Chaque base est un dossier de texte UTF-8, PDF textuels et images lues par OCR. Avant chaque tour, recherche dans les bases choisies pour la session via n-grammes chinois et BM25. Les réponses comportent des citations ouvrables dans un lecteur latéral. L’agent dispose de cinq outils kb_* (list, search, read, stats, propose text) et de commandes /kb pour créer, utiliser, gérer les fichiers, rechercher et rescanner.

Connect to databases in DeepSeek Harness (DSH), then query and edit data right in the conversation.

Knowledge-planet (zsxq) knowledge base skill: sync posts and attachments, extract docx/PDF text, guide topic category, summary and quote enrichment, rebuild the index, and search. Requires Python ≥3.10 with the packages in requirements.txt plus your own zsxq account cookie.

Enregistre bases de données externes et corpus documentaires comme outils appelables par le modèle : frontière d’accès par source, registre des références d’identifiants sans valeurs et journal fetch ne conservant que fingerprints et hashes de contenu, jamais les payloads.

Banc de travail d'entreprise pour DSH : gérez les employés IA, les bases de connaissances, les compétences, les serveurs MCP et les plugins DSH depuis une session en cours.

Agent skills for Obsidian, vendored verbatim from the official repository kepano/obsidian-skills (MIT, Steph Ango). Six skills covering Obsidian Flavored Markdown (wikilinks, embeds, callouts, properties), Bases (.base), JSON Canvas (.canvas), the Obsidian CLI, Defuddle and Knap. Documentation only: no CLI binaries are bundled, so obsidian/defuddle/knap are installed separately by the user.

Backup and restore for dsh-mnemon: pick any of its three memory components (memory spaces, project documents, runtime memory) and archive them to S3-compatible storage or WebDAV, then browse the archives and restore a chosen subset. Live SQLite databases are copied through node:sqlite backup() so a concurrent writer cannot tear the copy; every file carries a SHA-256 checked before upload and again before restore; a restore previews by default and deletes the stale -wal/-shm sidecars before writing a database back. Archives are named mnemon-sync-<device>-<timestamp>.zip so backups from several machines stay tellable apart. Runs a single timer with intervals from hourly to weekly, stores credentials in a 0600 file outside the DSH profile, and depends on nothing outside Node.

Read and edit a Notion workspace from the agent: 10 tools over pages and databases, content handled as Notion-flavored Markdown, and writes guarded by a content-hash version check, a preview diff and one-step undo, so an edit made by hand in Notion is never silently overwritten. Installs with dsh plugin add; no build step. Requires a Notion integration token (or a personal access token) and sharing each target page or database with the integration.

Turns your local WeChat group chats into a followable todo board: a three-column kanban (todo / doing / needs you) with LLM summaries, automatic flagging of messages that @-mention or reply to you, drag-to-change status, and local-only storage. Needs a local Python 3 with sqlcipher3 and zstandard, plus the existing rion-wechat-reader config.json and keys.json for the WeChat databases; the plugin does not extract the keys itself, and summaries send the quoted chat text to the model you choose.

Per-conversation tool kits for DeepSeek Harness: pick one kit and only its tools reach the model, with three bases (All, built-in only, or a saved kit), add-ons for one-off combinations, and a token ledger estimating what the kit saves.