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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.

Installe un préréglage et un espace de travail dédiés à l'écriture de romans par IA : actifs de projet locaux versionnés, un tiroir latéral compact et des modifications natives de fichier unique soumises à approbation.

Ajoute un canevas de conversation modifiable à DeepSeek Harness, où les connexions graphiques sélectionnent le contexte pour les requêtes de canevas, avec des importations de branches, de fusions et de sessions d'agent locales.

ThoughtDAG pour DeepSeek Harness : transforme la session DSH actuelle en un graphe de pensée modifiable sur une toile infinie.

🎬Réalisateur propulsé par l'IA : plugin de génération vidéo MiniMax-H3 dirigé par DeepSeek-Harness. 🤖Plus qu'un prompt. 🪄Interface en canevas.

Traduction au niveau de l’affichage pour l’interface Web DSH — chaînes de réflexion, cartes de tâches et réponses en 8 langues cibles via Ollama local ou Google/Bing, avec conservation des originaux.

Fournisseur Ollama pour DeepSeek Harness avec gestion de modèles, vérifications de santé, routage local basé sur des règles, et bascule vers le cloud.

Cerveau DeepSeek + transcription automatique d'images : attachez des images dans la GUI et chacune est transcrite par le modèle officiel deepseek-v4-flash-vision-exp par défaut (un cerveau V4-Pro en texte pur peut voir les images), avec n'importe quelle VLM compatible OpenAI ou Ollama local comme alternatives.

Plugin Cordis DeepSeek Harness (DSH) exposant les outils de workflow aflare

Base de connaissances selon le motif Karpathy LLM Wiki pour DSH : compétences wiki-write/wiki-search, pipeline sans dépendance (lint/index/synchronisation mémoire mnemon/retour qualité), plugin de cycle de vie minimal injectant schéma + aperçu des connaissances, rappel sémantique SiliconFlow via un proxy compatible Ollama.

Adaptateur de chat natif Ollama Cloud : traduction NDJSON directe du format de transfert /api/chat d'Ollama, découverte des modèles avec fenêtres de contexte et capacités, et fournisseurs de recherche/récupération web sous l'id ollama-cloud, plus une carte de paramètres Web.

Système de base de connaissances de style Cherry Studio pour DeepSeek Harness (DSH) : bases, documents, découpage, embeddings (compatible OpenAI / Ollama / local / repli lexical), récupération, outils orientés modèle et un panneau de gestion dans le navigateur.

Achemine l'outil web_search de DSH via l'API de recherche web d'Ollama, en réutilisant OLLAMA_API_KEY. Aucune clé officielle DeepSeek n'est nécessaire.

Délègue des tâches, des revues et des débats à des modèles alternatifs (DeepSeek, MiniMax, Ollama, etc.) via la CLI gateway-companion, sans MCP.

Preuve visuelle structurée (OCR/mise en page/sémantique) plus un outil de capture par caméra USB pour une boucle de débogage « tirer-regarder-ajuster » ; backends : Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Ajoute Claude, Gemini et un modèle Ollama local au sélecteur de modèles natif de DSH, en utilisant vos connexions Claude Code / Antigravity CLI existantes au lieu d'une clé d'API facturée à l'usage, avec un sélecteur d'effort de raisonnement fonctionnel pour Claude.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek texte seul : outil `vision` appelable par le modèle, adaptateurs wrappers pour deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / tout VLM compatible OpenAI / Gemini / canaux Ollama locaux, mémoire de preuves avec réhydratation par compactage, cache de hachage de contenu et panneau client bilingue.

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.