プラグイン

ローカル文献ナレッジベース RAG：10 個のツール（kb_ingest、kb_search、kb_rag、kb_zotero、kb_dedup、kb_clear、kb_fetch、kb_scope、kb_stats、kb_status）、BM25+ベクトル+リランカーによるハイブリッド検索、クリック可能な DOI リンク付きの引用付き QA、単一ファイルの SQLite インデックス上の完全ローカルな bge 埋め込み。Python 3.9+ と pymupdf、faiss-cpu、sentence-transformers が必要です。`npx dsh-kb-rag-install` インストーラーがこれらをセットアップし、モデルを事前ダウンロードします。

Turns one journal paper PDF into a Chinese group-meeting literature report deck (.pptx) in the Nanyang Normal University physics template, plus a matching Word speaker script. Requires Python 3 with python-pptx, python-docx, Pillow and pymupdf (pypdf fallback); install them with pip install -r requirements.txt.

スキャンした教科書の処理パイプラインです。OCRはONNXRuntimeの約5倍の速度（Python 3.10+、pymupdf、rapidocr、openvino、numpyが必要）で実行し、PDFを開く前に構造レポートと章ごとの読書計画を作成します。

DeepSeek Harness 用ローカル知識ベース。Markdown、plain text、PDF を取り込む5つの tool、BM25 または任意のローカル embedding を加えた hybrid BM25 検索、出典箇所を引用した回答を提供。DB server 不要で offline 動作。Node.js 18+、Python 3.9+ が必要。PDF ingest には pymupdf が必要。

agent 向け文書取込：`doc_route` は変換前に magic bytes で実形式を判定し、PDF のテキスト層とページの段組みを計測します。`pdf_markdown` は PyMuPDF で段組みの読順に Markdown 変換。PDF 処理には Python 3 と PyMuPDF が必要です。

DeepSeekまたはOpenAI互換APIでテキストPDFを翻訳し、レイアウト、フォント、画像、リンクを維持。編集可能な形式で出力します。

deep-read論文ライブラリとpaper-deepread-html skillを同梱します。サイドバーで対話型読解レポートを閲覧し、PDFを管理ライブラリにアップロードし、agentまたは任意のサイト自動読解workerで深く読み、ライブラリの管理・再構築ができます。model toolはpaper_deepread、paper_deepread_uploads、paper_deepread_reports。深読・取り込み・レポート作成にはPython 3が必要です（同梱skillが初回にPyMuPDF venvを準備。index再構築はplain python3へfallback）。