Plugins

Ponte de busca na web para agentes somente-texto: pergunte à web ou ao X e receba evidências estruturadas em JSON (busca, fetch, citações).

Plugin de biblioteca de literatura acadêmica para DSH: pesquisa artigos, inclui fontes, importa após aprovação e transfere pistas de notas para outros plugins da mesma sessão.

Zotero como repositório de evidências para agentes: pesquise sua biblioteca, inspecione metadados e notas, recupere trechos de evidência, abra PDFs de origem e gere citações e bibliografias.

Guardião de escrita acadêmica (bilíngue inglês/chinês): remove a escrita defensiva típica de IA, protege evidências científicas (números, citações, força das afirmações, resultados não significativos, escopo) durante a revisão, e calibra o texto para um periódico-alvo (Journal Profile + Journal Fit). Regex/estatística local determinística, sem rede nem LLM; inclui writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile com auditoria automática ao escrever o artigo.

Skill de edição de texto acadêmico e profissional com três modos no composer. Check revisa e sugere sem editar e dá um parecer quando perguntado se o texto está pronto. Polish melhora a redação preservando significado, fatos e citações. Draft cria um rascunho com o material fornecido, sem acrescentar fatos.

Kit de ferramentas de escrita acadêmica para agentes DSH: roteiros de artigos, estruturas de título e resumo, citações GB/T 7714 / APA / MLA, QA de redação e uma lista de verificação pré-submissão.

Ferramentas acadêmicas em TypeScript, sem Python nem servidor MCP. Acessa o Zotero pela API local ou por zotero.org para buscar, consultar anotações e texto completo e exportar citações; só com a gravação ativada é possível adicionar itens por DOI/arXiv ID e gravar notas e tags. Pode iniciar o Zotero se estiver fechado. Pesquisa artigos em arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, PubMed e Europe PMC, além de CNKI e Google Scholar em uma janela do navegador. Inclui texto completo de acesso aberto, citações do registro DOI, verificação de referências e 11 skills.

Verificação de referências para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): a ferramenta de modelo reference_checker verifica a bibliografia de um artigo (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texto colado) contra Crossref, OpenAlex e arXiv, reporta found / partial / not_found / error por entrada e emite citações corretas no estilo da entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Transforma um vault local do Obsidian em um painel de chat RAG dedicado: navegador de notas, chat com recuperação e fontes citadas lado a lado; busca notas localmente com BM25 e bigramas CJK. As respostas são transmitidas pelo canal de modelos DSH, as citações [n] são clicáveis e a indexação incremental usa mtime.

Lê e pesquisa PDFs locais com citações de página, renderiza páginas como imagens e oferece OCR Tesseract opcional para páginas digitalizadas ou mistas. Requer Poppler.

Conjunto de competências de auditoria de marca GEO: visibilidade em pesquisas de IA, recomendações, citações, presença de concorrentes e diagnóstico de lacunas de conteúdo em mais de 17 motores de IA (ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言).

Linter de vazamento de chain-of-thought: CLI sem dependências que encontra resíduos de sessões de IA em docs e comentários (citações de design obsoletas, visão de PR, narrativa de mudanças, coreografia de revisão), entregando o skill de correção cot-trim como bundle instalável.

Memória nativa por workspace sobre as próprias costuras do harness: fatos e um perfil sempre ativo, porém limitado, na unidade JSON do domínio de armazenamento, gravações com aprovação e citações `(sessionId, seq)`, recuperação determinística e FTS de session-query sobre sessões passadas — sem servidor externo, sem SQLite personalizado.

Gateway somente leitura sobre um vault Markdown local, com quatro ferramentas. `wiki_recall` retorna a seção correspondente completa, citações por página, estado do vault e um esqueleto de resposta. `wiki_context` traz trechos, parecer de suporte e lacunas explícitas; `wiki_verify` confere o rascunho e aponta afirmações sem respaldo, inclusive números; `wiki_observe` conta correções. Configurações e painel lateral usam a mesma consulta do modelo, então a busca manual coincide com seu contexto. As três ferramentas (`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`) requerem ponte local Python 3 com `bridge.python` e `bridge.toolsRoot` contendo `wiki_bridge.py`; sem ela, retornam `E_PYTHON_UNAVAILABLE`.

Memória auto-narrativa em cinco segmentos limitados (800 caracteres, não o contexto completo): nota em primeira pessoa do modelo, perfil do usuário com fatos aprovados, dados do ambiente separados da identidade, conclusões priorizadas e hábitos. Cada fato inserido pode ser rastreado e removido por ID; perfil editável à mão e notas em linhas simples apagáveis. Fatos se atenuam com tempo e uso sem mudar a credibilidade. Preferências são detectadas como candidatas, nunca aprovadas; conflitos ficam lado a lado. Inclui lembranças de conversas com citações, índice incremental que decodifica só frames novos, camada aquecida com ponteiro obrigatório, doctor de falhas, heartbeat da injeção e export/import para outra máquina.

Memória de texto global e por projeto com citações de mensagens originais, histórico de revisões e retirada gerenciada de fontes. Beta pública.

Base de conhecimento local-first para DeepSeek Harness. Cada base é uma pasta de texto UTF-8, PDFs textuais e imagens lidas por OCR. Antes de cada turno, busca nas bases selecionadas pela sessão usando n-gramas chineses e BM25. As respostas trazem citações que abrem em um leitor na barra lateral direita. O agente recebe cinco ferramentas kb_* (list, search, read, stats, propose text) e comandos /kb para criar, usar, gerenciar arquivos, buscar e reexaminar.

Índice semântico local de documentos do workspace (MD/PDF/DOCX/TXT): recuperação híbrida FTS5 BM25 + embeddings locais, citações com números de linha e atualizações incrementais.

Recuperação leve de contexto sob demanda: ferramentas context_query / context_slice / context_grep que leem o histórico já persistido de volta, com citações seguras para replay

Memória citável sobre o log de sessão sem perdas do DSH: fatos destilados carregam citações `(sessionId, eventRange)` que se expandem de volta ao trecho exato do log original

Per-workspace personal knowledge base for DeepSeek Harness: each identity gets an isolated local library — import PDF, Word, Excel, Markdown, text, HTML and images, auto-chunk and embed into SQLite with FTS5 + vector hybrid retrieval, then ask questions in chat with numbered citations back to the source. Local-first, no cloud upload; vector embeddings need a local Ollama (default bge-m3), and without it retrieval degrades to FTS5 keyword search.

Local-first, file-native long-term memory for DSH with per-turn preflight, compact context injection, citations, human-approved writes, manual consolidation, nightly report-only maintenance, and a Web panel that is read-only for knowledge while allowing workspace-config edits.

Lê o NTQQ local (QQ 9.9.x) no Windows/Linux e exporta chats em grupo/privados para txt/csv/json/md/html/sqlite. 16 ferramentas: qqnt_status, qqnt_doctor, qqnt_extract_key, qqnt_index, qqnt_list_groups, qqnt_list_chats, qqnt_search, qqnt_stats, qqnt_export_group, qqnt_export_chat, qqnt_export_batch, qqnt_jobs, qqnt_media, qqnt_storage, qqnt_ask, qqnt_recall (recusa exportação ambígua; limpeza só de itens permitidos). UI local 127.0.0.1:46728: índice SQLite incremental, 6 visualizações, tarefas, coluna única em telas estreitas, remetentes ocultos, mídia agrupada, divisão diária, presets e ZIP com senha AES-256. OCR/voz/embeddings são instalados sob demanda no virtualenv do plugin. Requer python3 e sqlcipher3; Configurações pode criá-lo. A chave vem do cliente QQ aberto e conectado.

Insights de busca web para o agente: mantém registro local do que foi pesquisado e das páginas retornadas, contando buscas, páginas, citações e páginas abertas por turno e Session. Exibe os números sob a resposta e em um painel lateral direito.