Plugin

RAG per una knowledge base bibliografica locale: 10 strumenti (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), ricerca ibrida BM25+vector+reranker, QA con citazioni e link DOI cliccabili, embedding bge interamente locali su un indice SQLite in un singolo file. Richiede Python 3.9+ con pymupdf, faiss-cpu e sentence-transformers; l'installer `npx dsh-kb-rag-install` li configura e pre-scarica il modello.

RAG di base di conoscenza letteraria locale per DSH: ricerca ibrida BM25 + vettoriale su un indice SQLite, reranking con cross-encoder, risposte citate con provenienza a livello di sezione e pagina, aggiornamento dei soli metadati e ingestione in background con polling del progresso.

Memoria cross-sessione con richiamo deterministico a zero token (bigram-Jaccard fuso con FTS5 BM25 via RRF, tokenizzazione consapevole del cinese), rinforzo che rafforza le osservazioni ripetute, e procedure cristallizzate in file SKILL.md rifiniti in loco tramite un ciclo di vita active-stale-archived con archivio e rollback reversibili. L'ingestione e la disposizione espongono entrambe un livello di autonomia scelto dall'utente; conflitti e scritture ad alta importanza vanno sempre a revisione umana, e nulla viene mai eliminato automaticamente. Richiede Node 22.5+.

Una base di conoscenze in stile Obsidian: importa fonti, lascia che l'LLM costruisca e mantenga un wiki interconnesso e poni domande basate su di esso.

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 a lungo termine tra sessioni con servizio Go locale (circa 50 MB RAM, SQLite-vec e affermazioni rafforzate dalla verifica): inietta ricordi senza ritardo a ogni messaggio utente, importa la trascrizione a fine sessione e offre memory_search/memory_logs/memory_ingest. Installa con dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. È solo un bridge di protocollo: dsh plugin add non installa il servizio Go. Installalo e avvialo prima seguendo il README; finché non è in esecuzione, gli strumenti restituiscono silenziosamente risultati vuoti.

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.

Selezione dell'output dei tool al momento dell'ingestione: mantiene le righe di errore e avviso più testa e coda, riversa il testo completo su disco con un puntatore che il modello può rileggere; copre ogni tool testuale, i risultati piccoli passano intatti.

Memoria bi-temporale sostenuta da un daemon SodaMem: il richiamo contribuisce al prompt mentre ogni turno viene assemblato e ogni turno chiuso viene acquisito, senza chiamate a tool né al modello sul percorso di lettura; ogni fatto richiamato cita il turno da cui proviene e porta date di validità, così i fatti superati non vengono più recuperati.

Plugin di imposizione del protocollo memoria: collega il server MCP opencode-memory, forza memory_weave prima delle chiamate agli strumenti, acquisisce automaticamente i turni e inietta il contesto della memoria nei passaggi dell’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 di migrazione delle sessioni cross-strumento per DeepSeek Harness (dsh): importazione ad alta fedeltà, continuazione, estrazione di conoscenza, esportazione bidirezionale, redazione della privacy

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.