Plugin

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.

Monta 88 competenze confezionate di ricerca, intelligenza sociale, marketing e business in dsh tramite il fornitore di competenze del filesystem.

Competenze di ricerca su 3D Gaussian Splatting / NeRF / computer grafica: 18 competenze IA (lettore di articoli, confronto dei metodi, pianificatore di esperimenti, revisore del codice, debugger dell’addestramento, visualizzatore, renderer MCP e altro) per un catalogo curato di 1011 metodi, più un server MCP stdio per il rendering 3DGS guidato da agenti.

Suite di plug-in assistente di ricerca (ricerca bibliografica, wiki di ricerca, compilazione LaTeX, revisione indipendente dei subagent) per DeepSeek Harness.

Lettura approfondita di libri e articoli in cinque modalità (rapida, approfondita, mappa della conoscenza, Feynman, libro completo) con report affermazione-prova-dati, mappe mentali Mermaid/XMind, confronto in batch, controllo preventivo del budget, avanzamento trasparente delle attività in background ed esportazioni MD/HTML da URL, file o testo incollato.

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.

Livello di integrazione nativo DSH per il motore di memoria Minta: compone la riga ufficiale dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance più un prewarm della memoria all'avvio della sessione, e fornisce un preset agente Minta; richiede il motore Minta distribuito separatamente (Python/Docker) per fornire i 19 strumenti MCP — non utilizzabile senza di esso.

Postazione di lavoro per studiosi DSH: libreria locale di paper + scaffale delle idee + grafo della conoscenza

Guardia dal debito di ricerca per DeepSeek Harness: spinge gli agenti di codifica a cercare nella documentazione, su GitHub e sul web prima di ripetuti tentativi locali.

Crea figure scientifiche tramite codice: gli agenti generano un IR versionato e lo modificano un nodo alla volta senza spostare gli oggetti intatti. Esporta SVG/PDF/PPTX vettoriali reali pronti per la pubblicazione. Include sette strumenti papercanvas_* (create/get/patch/layout/lint/render/inspect), motore deterministico, lint FC001–FC008 e risoluzione dei font CJK. Verificato con DSH 0.1.5-rc.3–0.2.2-alpha.2; dell’autore di dsh-sessionflow. Richiede il motore PaperCanvas installato a parte: Python 3.11+ e CLI papercanvas (non ancora su PyPI); installalo da questo repository e aggiungilo a PATH o imposta papercanvasBin. Il plugin è un adattatore leggero e non include il motore.

Unofficial DeepSeek Harness port of the Academic Research Skills plugin (CC-BY-NC-4.0, non-commercial): 5 skills, 16 /ars-* commands, 4 agent roles, write-scope guard, and deterministic Python gates.

Matrice bilingue di lettura degli articoli con collegamenti alle evidenze per DeepSeek Harness. Libreria SQLite locale, citazioni delle pagine PDF e modifiche manuali.

Seleziona un’affermazione in una risposta IA, cerca riscontri nella chat e nei registri degli strumenti, classifica il supporto e apre il passaggio originale da verificare.

Biblioteca di articoli e spazio di lettura: ricerca arXiv, libreria locale di file semplici con metadati, PDF e testo integrale estratto, più note Markdown a tre livelli (panoramica, comprensione, critica) accanto ai PDF. Include sette strumenti del modello e un pannello web.