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Quattro strumenti di sola lettura su una base di conoscenza WeKnora: elenca basi di conoscenza, ricerca ibrida di passaggi, riassembla i chunk di un documento in ordine, e la risposta RAG citata o la risposta agente ReAct di WeKnora con un session id ripristinabile.

Strumenti di recupero della conoscenza WeKnora per DeepSeek Harness (dsh): ricerca semantica, lettura di documenti e risposte RAG/agente sulle tue basi di conoscenza.

Installa un preset dedicato e un banco di lavoro per la scrittura di romanzi con l'IA: risorse di progetto locali con controllo delle versioni, un cassetto laterale compatto e modifiche native a file singolo soggette ad approvazione.

Aggiunge una tela di conversazione modificabile a DeepSeek Harness, dove le connessioni del grafo selezionano il contesto per le richieste sulla tela, con ramificazione, unione e importazione di sessioni di agenti locali.

ThoughtDAG per DeepSeek Harness: trasforma la sessione DSH corrente in un grafo di pensiero modificabile su una tela infinita.

🎬Regista basato sull'IA: plugin di generazione video MiniMax-H3 diretto da DeepSeek-Harness. 🤖Più che prompt. 🪄Interfaccia a canvas.

Traduzione a livello di visualizzazione per la UI Web di DSH — catene di ragionamento, schede attività e risposte in 8 lingue di destinazione tramite Ollama locale o Google/Bing, con gli originali preservati.

Provider Ollama per DeepSeek Harness con gestione dei modelli, controlli di salute, routing locale basato su regole, e fallback cloud.

Cervello DeepSeek + trascrizione automatica delle immagini: allega immagini nella GUI e ognuna viene trascritta tramite il deepseek-v4-flash-vision-exp ufficiale per impostazione predefinita (un cervello V4-Pro puramente testuale può vedere le immagini), con qualsiasi VLM compatibile con OpenAI o Ollama locale come alternative.

Plugin Cordis di DeepSeek Harness (DSH) che espone gli strumenti di workflow aflare

Base di conoscenza secondo il pattern Karpathy LLM Wiki per DSH: competenze wiki-write/wiki-search, pipeline senza dipendenze (lint/indice/sincronizzazione memoria mnemon/feedback di qualità), plugin di ciclo di vita minimale che inietta schema + anteprima della conoscenza, richiamo semantico SiliconFlow via proxy compatibile con Ollama.

Adattatore di chat nativo Ollama Cloud: traduzione NDJSON diretta del formato wire /api/chat di Ollama, scoperta dei modelli con finestre di contesto e capacità, e provider di ricerca/fetch web sotto l'id ollama-cloud, più una scheda impostazioni Web.

Sistema di base di conoscenza in stile Cherry Studio per DeepSeek Harness (DSH): basi, documenti, chunking, embeddings (compatibile con OpenAI / Ollama / locale / fallback lessicale), recupero, strumenti rivolti ai modelli e un pannello di gestione nel browser.

Instrada lo strumento web_search di DSH tramite l'API di ricerca web di Ollama, riusando OLLAMA_API_KEY. Non è richiesta alcuna chiave ufficiale DeepSeek.

Delega attività, revisioni e dibattiti a modelli alternativi (DeepSeek, MiniMax, Ollama, ecc.) tramite la CLI gateway-companion, senza MCP.

Evidenza visiva strutturata (OCR/layout/semantica) più uno strumento di acquisizione da camera USB per un ciclo di debug «scatta-guarda-regola»; backend: Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Aggiunge Claude, Gemini e un modello Ollama locale al selettore nativo dei modelli di DSH, usando i tuoi accessi esistenti a Claude Code / Antigravity CLI invece di una chiave API a consumo, con un selettore dell'effort di ragionamento funzionante per Claude.

Toolkit vision per DeepSeek solo testo: strumento `vision` invocabile dal modello, adapter wrapper per deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / qualsiasi VLM compatibile OpenAI / Gemini / canali locali Ollama, memoria delle evidenze con reidratazione da compattazione, cache dell’hash dei contenuti e un pannello 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.