プラグイン

10のコードインテリジェンスツール、トポロジカル検索、ゴッドノード検出、PR blast radiusトリアージを提供するネイティブGraphifyナレッジグラフプラグイン。

全エージェントで共有する1つの Obsidian vault。依存関係のない Python コア(search/promote/adjudicate/forget)、vault テンプレート、dsh プラグイン(memory_search/show/submit/status)を提供します。

あらゆる AI ツール・エージェントに使える単一のメモリレイヤー: Context Bundle の注入、プロンプト時の想起、MCP ツール、ターン終了時の DSH スレッドキャプチャ。

DeepSeek Harness を Busabase に接続：ワークスペースのナレッジを検索し、構造化レコードとアプリで作業し、書き込みはレビュー可能な ChangeRequest として提出し、結果をライブカードで確認できます。

TiddlyWiki 5 を DSH の永続的ナレッジベースとして実行：10 個の tiddlywiki_* エージェントツール（フィルタ検索、読み取り/書き込み/バッチ/名前変更/削除、最近、タグ、競合解決付き git 同期）、same-origin プロキシ経由で GUI 中央カラムに埋め込まれた完全な TiddlyWiki エディタ、右側の wiki タブ、セッションが読み書きしたノートを要約するセッションごとのタブ、下書き自動保存付きクイックノートカード、画像添付付きオプションのクリップブックマークレット — すべて自動コミットされる git リポジトリでバックアップ。

6 つの専門 DSH エージェント—オーケストレータ、プランナー、ナレッジベースブリッジ、開発者、2 人のレビュー担当—からなるガバナンス付きスウォームが、要件を厳格なフェーズパイプラインへ変換し、各成果物は次フェーズ開始前に構造化された証拠で成立を示さなければならない。レビュー担当は読み取り専用で、コードのマージはレビュー通過後のみ、追記専用のイベントログがライブのカンバンボード上で完全な再生と監査を提供する。設計は Hermes Agent のカンバンに着想を得ている。

DSH および Codex 用のテクニカルプレビュー版ローカルグラフメモリ：各ターンの前にオーナーグローバルおよび現在のプロジェクトのエビデンスを想起し、USER と ASSISTANT の記録を個別に書き込み、ビジュアルアトラスと引用知識ページのためにプロジェクト、セッション、アクター、ソースのプロヴェナンスを保持します。

DSHとCodex向けのテクニカルプレビュー版ローカルグラフメモリ:各ターンの前にオーナー全体および現在のプロジェクトのエビデンスを想起し、USERとASSISTANTのレコードを別々に書き込み、ビジュアルアトラスと引用付きナレッジページのためにプロジェクト、セッション、アクター、ソースの来歴を保持します。

DSH向け汎用ナレッジベース:md/txt/json/yml/docx/pdfのインポート、フォルダ管理、FTS5全文検索(BM25)、Web管理UIを提供します。

ナレッジベース駆動のエージェントプリセット：wiki長期メモリ、Web KB UI、管理ページ、およびオプションのUI改善。

DSH 向け Karpathy LLM Wiki パターンのナレッジベース：wiki-write/wiki-search スキル、ゼロ依存のパイプライン（lint/index/mnemon メモリ同期/品質フィードバック）、schema とナレッジプレビューを注入する最小ライフサイクルプラグイン、Ollama 互換プロキシ経由の SiliconFlow セマンティックリコール。

Obsidian スタイルのナレッジベース：ソースを取り込み、LLM に相互リンクされた Wiki を構築・維持させ、それに基づいた質問を行う。

Obsidianウィキボールト向けのネイティブツール：wiki_query、wiki_write、wiki_rename、wiki_scaffold、wiki_archive、wiki_lintが、リンクグラフコンテキスト付きBM25検索、sha256によるソース追跡付きの記録的書き込み、ボールト全体のリネーム、モードのスキャフォールド、ソースのアーカイブ、健全性チェックをカバー。プロセス間ロックとオプションのgit auto-commitにも対応。

DeepTutor 個別指導ブリッジ: 深い解説、セルフテスト問題、学習パスプランニング、個人ナレッジベース検索(RAG)、deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note ツールを介したノートアーカイブ。

DeepSeek Harness 向けのビジネスナレッジネットワークコンテキスト：セッションを OpenBKN ナレッジネットワークに紐付け、管理された MCP ツールでそのオブジェクトとメトリクスを照会し、各回答についてトレースに基づく来歴（実行ファクトとビジネスグラフ）を開けます。OpenBKN Runtime に同梱され、来歴ビューには OpenBKN エンタープライズライセンスが必要です。

Codebase Memory MCP コード知識グラフを DSH にブリッジし、デバウンスされたファイルシステムウォッチャーでインデックス化されたリポジトリを最新の状態に保ちます。Windows 専用の MCP ブリッジ（ウォッチャー側はクロスプラットフォーム）。初回起動時に npx 経由で npm CLI を自動インストール。

DSH Desktop 向けの強化プラグイン：検証可能な事実を可視化します。制約は関連するときだけ注入されるため、雑談では余分なトークンを消費しません。注入は階層化され（セッション安定テキストはシステムプロンプトへ、揮発性コンテンツは末尾スナップショットとして）、プロンプトキャッシュは有効なまま保たれます。規律：各ターンは分類（質問／調査／議論／診断／実行）され境界が強制されます——質問ターンではファイル編集を行わず、診断ターンでは求められていない修正を行いません。今セッションで開いていないコード行の引用、未確認シンボルに関する否定的な断言、成果物と一致しない要件、「未確認」を「ご判断をお待ちしています」と言い換える表現はすべて指摘されます。返答は人間向けに書かれ、コード・フィールド名・ID は初出時に平易な言葉で説明する必要があります。メモリと知識：コンテキスト 75%/90% の警告と、エクスポートされるセッション要約（新しいセッションで「continue」と言うだけ）。プロジェクト知識は作業ディレクトリ単位でセッションをまたいで蓄積され、自動収集され id で削除できます。検査可能な成果物：タスク契約／変更記録（自動記録、納品時に未検証項目を明示）／仮説記録（結論は証拠ゲートを通る必要あり）／設計判断。ダッシュボードとペルソナ：ルーティング、トリガー発火、ブロック構成は lume-metrics.jsonl に書き出され lume_metrics で照会可能。ペルソナはチャットログ・小説・脚本・キャラクターシートから蒸留され、長期／一時メモリ、メモリ星図、ペルソナカードのエクスポート／インポートを備えます。

コードベースのナレッジグラフ(CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL の関係)を活用した read_graph ツール。

DeepSeek Harness の判断コア：あらゆる決定に由来と根拠を与え計画を完遂へ導く認知ループ、実行経験を使える知識に凝縮する海馬メモリ、カスタマイズ可能なペルソナカード（名前・性格・話し方）。DSH ^0.1.0-rc.7 が必要です。

ナレッジベースプラグインです。監査可能な KB パッケージ（参照＋SQL）を構築します。

エージェント用ローカルコードナレッジグラフ:コードベース(Python/JS/TS/Go/Java/Rust)を SQLite インデックスにパースし、呼び出し元、呼び出し先、依存、被依存、インパクト、フルテキスト質問に回答。

蘭亭 CLI コマンドのツール化 + L0 ガード：記憶面 9 ツール + 品質面 6 ツール（defineTool 登録、spawn venv _cli.py）+ 直接書き込み/直接呼び出しガード

DeepSeek Harness (DSH) 向け Cherry Studio 風ナレッジベースシステム：ベース、文書、チャンキング、エンベディング（OpenAI 互換 / Ollama / ローカル / 字句フォールバック）、検索、モデル向けツール、ブラウザ管理パネル。