Plugins

Quatro ferramentas somente leitura sobre uma base de conhecimento WeKnora: listar bases de conhecimento, busca híbrida de passagens, reagrupar os chunks de um documento em ordem, e a resposta RAG citada ou de agente ReAct própria do WeKnora com id de sessão retomável.

Ferramentas de recuperação de conhecimento WeKnora para DeepSeek Harness (dsh): busca semântica, leitura de documentos e respostas RAG/agente sobre suas próprias bases de conhecimento.

Estúdio de equipe de filmagem TongFlow para produção de imagem, voz, música e vídeo: o agente escreve arquivos de fluxo de trabalho TongFlow por recurso (.tongflow.json) que são executados por plugins do TongFlow, com uma tela de fluxo incorporada, layout de projeto por plano/personagem/tomada e um modelo de mangá-drama; sessões iniciadas com @tongflow abrem a visualização de Estúdio.

Plugin de estúdio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de projeto no estilo de equipe de filmagem, fluxos de trabalho TongFlow criados pelo agente, geração de mídia determinística, tela incorporada.

Memória de recuperação de falhas: pesquisa e registra lições de recuperação de falhas extraídas de sessões reais de engenharia, com recuperação BM25 + RAG semântico e uma base de conhecimento de lições.

Descarga local de faturas IMAP, OCR, arquivo e resumos de reembolso em Excel para o DeepSeek Harness.

Plugin de memória persistente entre agentes e local-first para o DeepSeek Harness (DSH), desenvolvido com Mnemon. Ele compartilha memória de longo prazo entre agentes compatíveis com Mnemon e adiciona memória em tempo de execução, documentos de projeto pesquisáveis, recall semântico, grafo de conhecimento e uma interface de barra lateral.

Camada mnemônica.

Plano de controle de memória em três níveis para DeepSeek Harness: contexto de runtime persistente, documentos de projeto pesquisáveis, memória de longo prazo plugável, roteamento inteligente, fluxos de trabalho de agente supervisionados, WebUI e ferramentas headless.

Espaço de trabalho de roleplay para o DeepSeek Harness: importe cartões do SillyTavern/TauriTavern ou crie um do zero por um fluxo interativo; converta um romance TXT longo em cartão jogável com leitura intensiva ou rápida; o agente principal consulta worldbooks sob demanda e a prosa é lida em uma aba dedicada; explore várias worldlines numa única conversa (regenerar, editar-e-enviar, clonar); presets de estilo com 16 estilos embutidos, um cluster de agentes de personagem, um cartão de decisão e exportação de cartão ou romance; a coerência em histórias longas vem de prefixo de configurações congelado, janela de contexto de corte rígido, notas de diretor rastreáveis e recuperação por palavra-chave/semântica/híbrida, com embeddings online ou locais. Voltado ao Harness 0.1.2-alpha.3.

Integração DeepSeek Harness para OpenContext com memória durável entre sessões, captura e recuperação automática de prompts, resumos de sessão, insights estruturados e recuperação de documentos.

Kit de processamento de documentos governamentais chineses: verificação de formato GB/T 9704, correção automática, revisão de conteúdo (anotação vermelha + tachado), geração de modelos, conversão de Markdown para docx e injeção de cabeçalho/rodapé/número de página para 24 tipos de documentos oficiais.

Pesquise mais de 65.600 documentos de API de 20 plataformas abertas chinesas por meio de cinco ferramentas somente leitura e uma skill em tempo de execução.

Leitura aprofundada de livros e artigos em cinco modos (rápido, profundo, mapa de conhecimento, Feynman, livro completo) com relatórios de afirmação-evidência-dados, mapas mentais Mermaid/XMind, comparação em lote, verificação prévia de orçamento, progresso transparente de tarefas em segundo plano e exportações em MD/HTML a partir de URLs, arquivos ou texto colado.

Exponha ao modelo as ferramentas de parsing de documentos do MineRU.

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.

Lista na barra lateral do DSH os documentos Markdown, imagens e vídeos existentes em qualquer lugar do workspace, ordenados por relevância para a conversa atual: mensagens recentes são comparadas localmente com título, resumo e corpo do documento por ponderação IDF, sem chamadas ao modelo nem rede. Como a lista é escaneada do workspace, não lembrada, reiniciar o DSH ou abrir nova sessão não a esvazia. Imagens e vídeos têm pré-visualização no local, com caminhos relativos resolvidos e vídeo via HTTP Range. Uma barra de referências sob o cabeçalho mostra quais documentos citam o exibido e quais ele cita, com um clique para saltar. A mesma classificação é exposta ao agente como a ferramenta knit_docs, que retorna os documentos mais relevantes com o trecho correspondente, quando encontrado.

Upload de arquivos com cards de anexo codificados por cor (armazenamento isolado por sessão, deduplicação por sha256, limpeza por TTL), além de uma ferramenta read_document com detecção de conteúdo para PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Edição de documentos endereçada por blocos: um servidor MCP que expõe geml_get / geml_set / geml_check e funções semelhantes, para que um agente leia ou reescreva um único bloco endereçado de um documento Markdown ou GEML em vez do arquivo inteiro. Inclui a skill de redação GEML e uma skill de grafo de código que constrói e navega o grafo de chamadas do projeto como mapas de código GEML.

Manuseio de documentos nativo para agentes no DSH — blocos endereçáveis permitem que um agente leia e edite apenas uma seção em vez do arquivo inteiro. Inclui o servidor MCP geml e as skills de redação e de grafo de código.

Upload de arquivos no estilo Claude por arrastar e soltar/clipe, com detecção de conteúdo, conversão de documento para Markdown via Microsoft MarkItDown (com fallback JS integrado), incorporação de texto e uma ferramenta read_document para agentes.

Importe cartões de personagem e livros-mundo (world books) do SillyTavern/TavernAI, salve-os como documentos de lore locais em Markdown, e gere prosa de romance a partir dos seus prompts, usando as configurações do mundo como referência.

Otimização com um clique de uma instrução bruta em um prompt profissional: três estilos de saída, perfilagem de papel/tarefa/objetivo ciente da situação, aprendizagem autoiterativa (memória de sessão + padrões inteligentes + substituições do usuário), /template para 22 sub-cenas com zero chamadas de modelo, ✨ otimizar/desfazer com um clique na caixa de entrada, ferramenta prompt_optimize, hook de auto-otimização e documentos zh/en detectados automaticamente.

Transforma documentos locais em markdown e texto numa base de conhecimento consultável com pesquisa híbrida semântica e por palavras-chave, verificação de citações e injeção de fontes.