Plugin

Ponte di ricerca web per agenti solo testuali: interroga il web o X e ottieni prove strutturate in JSON (ricerca, fetch, citazioni).

Plugin di biblioteca di ricerca accademica per DSH: cerca articoli, cita le fonti, importa previa approvazione e passa indizi delle note ad altri plugin della stessa sessione.

Zotero come archivio di evidenze per agenti: cerca nella tua biblioteca, ispeziona metadati e note, recupera passaggi di evidenza, apri PDF di origine e genera citazioni e bibliografie.

Guardia per la scrittura accademica (bilingue inglese/cinese): rimuove la scrittura difensiva tipica dell'IA, protegge le prove scientifiche (numeri, citazioni, forza delle affermazioni, risultati non significativi, ambito) durante la revisione e calibra il testo verso una rivista target (Journal Profile + Journal Fit). Regex/statistica locale deterministica, senza rete né LLM; include writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile con audit automatico durante la stesura dell'articolo.

Skill di revisione della prosa accademica e professionale con tre modalità nel composer. Check valuta e suggerisce senza modificare e dà un verdetto se gli si chiede se il testo è pronto. Polish migliora la formulazione mantenendo significato, fatti e citazioni. Draft prepara una bozza dal materiale fornito senza aggiungere fatti.

Toolkit di scrittura accademica per agenti DSH: schemi per articoli, strutture per titolo e abstract, citazioni GB/T 7714 / APA / MLA, QA della formulazione e checklist pre-invio.

Strumenti accademici in TypeScript, senza Python né server MCP. Usano Zotero tramite API locale o zotero.org per ricerca, annotazioni, testo completo ed esportazione citazioni; solo con la scrittura attiva è possibile aggiungere record tramite DOI/arXiv ID e scrivere note e tag. Possono avviare Zotero se è chiuso. Ricerca articoli su arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, PubMed ed Europe PMC, oltre a CNKI e Google Scholar tramite finestra browser. Include testi integrali open access, citazioni dal registro DOI, controllo delle referenze e 11 skills.

Verifica dei riferimenti per DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): lo strumento modello reference_checker controlla la bibliografia di un articolo (.pdf/.bib/.tex/.txt o testo incollato) rispetto a Crossref, OpenAlex e arXiv, riporta found / partial / not_found / error per voce ed emette citazioni corrette nello stile dell'input (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Trasforma un vault Obsidian locale in un pannello chat RAG dedicato: mostra affiancati il browser delle note, la chat con recupero e le fonti citate; cerca le note localmente con BM25 e bigrammi CJK. Le risposte vengono trasmesse tramite il canale modelli DSH, le citazioni [n] sono cliccabili e l'indice incrementale usa mtime.

Legge e cerca PDF locali con citazioni di pagina, rende le pagine come immagini e offre Tesseract OCR opzionale per pagine scansionate o miste. Richiede Poppler.

Pacchetto di competenze di audit del marchio GEO: visibilità nelle ricerche IA, raccomandazioni, citazioni, presenza dei concorrenti e diagnosi dei gap di contenuto su oltre 17 motori IA (ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言).

Linter per fughe di chain-of-thought: CLI senza dipendenze che individua residui di sessioni IA in documenti e commenti (citazioni di design obsolete, punto di vista del PR, narrazione delle modifiche, coreografia di review), fornendo il skill di correzione cot-trim come bundle installabile.

Memoria nativa per workspace sulle cuciture stesse del harness: fatti e un profilo sempre attivo ma limitato nell’unità JSON del dominio di storage, scritture con approvazione e citazioni `(sessionId, seq)`, richiamo deterministico e FTS session-query sulle sessioni passate — senza server esterno, senza SQLite personalizzato.

Gateway di conoscenza in sola lettura su un vault Markdown locale, quattro strumenti. `wiki_recall` restituisce la sezione completa, citazioni per pagina, stato del vault e una traccia per la risposta. `wiki_context` offre estratti, verdetto di supporto e lacune esplicite; `wiki_verify` verifica una bozza e segnala affermazioni non supportate, numeri inclusi; `wiki_observe` conta le correzioni. Impostazioni e pannello laterale usano la stessa query del modello, quindi la ricerca manuale coincide con il suo contesto. I tre strumenti (`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`) richiedono un bridge locale Python 3 con `bridge.python` e `bridge.toolsRoot` contenente `wiki_bridge.py`; altrimenti `E_PYTHON_UNAVAILABLE`.

Memoria auto-narrativa in cinque segmenti limitati (800 caratteri, non il contesto completo): nota in prima persona del modello, profilo utente da fatti approvati, dati ambientali separati dall’identità, conclusioni prioritarie e abitudini. Ogni fatto inserito è rintracciabile e revocabile per ID; profilo modificabile a mano, note in righe semplici cancellabili. I fatti sfumano con uso e tempo senza perdere credibilità. Le preferenze sono rilevate come candidate, mai approvate automaticamente; i conflitti restano affiancati. Include ricordi con citazioni, indice incrementale che decodifica solo nuovi frame, livello caldo con puntatore obbligatorio, doctor per i guasti, heartbeat dell’iniezione ed export/import tra computer.

Memoria testuale globale e per progetto con citazioni dei messaggi originali, cronologia delle revisioni e ritiro gestito delle fonti. Beta pubblica.

Base di conoscenza locale per DeepSeek Harness. Ogni base è una cartella con testo UTF-8, PDF testuali e immagini lette tramite OCR. Prima di ogni turno recupera informazioni dalle basi selezionate nella sessione con n-grammi cinesi e BM25. Le risposte includono citazioni apribili in un lettore laterale. L’agente dispone di cinque strumenti kb_* (list, search, read, stats, propose text) e comandi /kb per creare, usare, gestire file, cercare e riesaminare.

Indice semantico locale dei documenti workspace (MD/PDF/DOCX/TXT): ricerca ibrida FTS5 BM25 + embedding locali, citazioni con numeri di riga e aggiornamenti incrementali.

Recupero leggero del contesto su richiesta: strumenti context_query / context_slice / context_grep che rileggono la cronologia già persistita con citazioni sicure per il replay

Memoria con citazioni sopra il log di sessione senza perdita di DSH: i fatti distillati portano citazioni `(sessionId, eventRange)` che si espandono nell'esatto estratto originale del log

Per-workspace personal knowledge base for DeepSeek Harness: each identity gets an isolated local library — import PDF, Word, Excel, Markdown, text, HTML and images, auto-chunk and embed into SQLite with FTS5 + vector hybrid retrieval, then ask questions in chat with numbered citations back to the source. Local-first, no cloud upload; vector embeddings need a local Ollama (default bge-m3), and without it retrieval degrades to FTS5 keyword search.

Local-first, file-native long-term memory for DSH with per-turn preflight, compact context injection, citations, human-approved writes, manual consolidation, nightly report-only maintenance, and a Web panel that is read-only for knowledge while allowing workspace-config edits.

Legge NTQQ locale (QQ 9.9.x) su Windows/Linux ed esporta chat di gruppo/private in txt/csv/json/md/html/sqlite. 16 strumenti: qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch, qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage, qqnt_ask, qqnt_recall (rifiuta l’ambiguità; pulizia solo su lista autorizzata). 127.0.0.1:46728: indice SQLite incrementale, 6 viste, task, colonna singola su schermi stretti, mittenti oscurati, media raggruppati, divisione giornaliera, preset, ZIP AES-256 con password. OCR/voce/embedding si installano su richiesta nel virtualenv del plugin. Richiede python3/sqlcipher3; Impostazioni può creare il virtualenv privato. Chiave DB dal client QQ attivo e autenticato.

Insight di ricerca web per l’agente: registra localmente ricerche e pagine restituite e conta ricerche, risultati, citazioni e pagine aperte per turno e Session. Mostra i numeri sotto la risposta e in un pannello sulla destra.