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.

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.

Memória de longo prazo para DeepSeek Harness em Markdown simples, um fato por arquivo, legível em qualquer editor. O índice `MEMORY.md` tem um limite rígido de 200 linhas / 25 KB imposto por `ctx.tools.guard()`: uma escrita que ultrapassasse o limite é recusada, enquanto uma reescrita que o reduza sempre passa, permitindo compactar passo a passo um índice superdimensionado. O plugin nunca escreve memórias por conta própria — o que é mantido é decidido por você e pelo modelo. O mesmo armazenamento também é usado por Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memória de longo prazo curada e baseada em arquivos para o DeepSeek Harness — notas em markdown legíveis por humanos, um único repositório de arquivos de texto simples compartilhado entre hosts (ignorado pelo git quando reside dentro de um repositório de projeto) e um limite determinístico de índice imposto por ctx.tools.guard()

Session Workbench: busca em texto completo em sessões anteriores, recupere até 3 delas como referências @ e gerencie abas de visualização da conversa (mostrar/ocultar + reordenar por arrastar).

A base de conhecimento de desenvolvimento de plugins DSH como habilidade de agente sob demanda: restrições oficiais, fluxos de trabalho de tarefas, referência de API e armadilhas da comunidade, instalada com o pacote para que o agente possa consultar enquanto constrói um plugin.

Cofre local do Obsidian como base de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que encaminham status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

Cofre Obsidian local como repositório de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que roteiam status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

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.

RAG de base de conhecimento de literatura local: 10 ferramentas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), busca híbrida BM25+vetorial+reranker, QA com citações e links DOI clicáveis, embeddings bge totalmente locais sobre um índice SQLite de arquivo único. Requer Python 3.9+ com pymupdf, faiss-cpu e sentence-transformers; o instalador `npx dsh-kb-rag-install` configura tudo isso e pré-baixa o modelo.

Fornece bases de conhecimento locais e remotas com recuperação no escopo de projeto e sessão, gravação controlada de volta e um console de gerenciamento Web integrado.

Plugin de memória DSH próprio: armazenamento persistente SQLite + guarda de auditoria em nível de banco (enforceAudit) + log de auditoria. Captura conhecimento automaticamente após as conversas, agentes recordam via memory_recall, com compartilhamento multiagente entre Claude Code/Codex/Cursor. Zero dependências externas.

RAG de base de conhecimento de literatura local para o DSH: recuperação híbrida BM25 + vetorial em um índice SQLite, reranqueamento com cross-encoder, respostas citadas com proveniência em nível de seção e página, atualização somente de metadados e ingestão em segundo plano com acompanhamento de progresso.

Adiciona um painel de configurações multiusuário ao cliente web do DSH: seleção do modo de uso, gerenciamento de membros com status online e vinculação de dispositivos, e troca ou compartilhamento das bases de memória e conhecimento por membro.

Um único vault Obsidian compartilhado para todos os agentes: núcleo Python sem dependências (buscar/promover/julgar/esquecer), modelo de vault, plugin dsh (memory_search/show/submit/status)

Base de conhecimento portátil para agentes em Markdown OKF v0.2 simples: 13 ferramentas wiki_* de leitura/escrita, divulgação progressiva, backlinks, escritas controladas por regras do AGENTS.md, manutenção automática de índice e log, linting e troca entre vários bundles nomeados (no nível da sessão ou global).

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

Base de conhecimento de uso geral para DSH: importação de md/txt/json/yml/docx/pdf, gerenciamento de pastas, busca de texto completo FTS5 (BM25) e uma interface web de administração.

Predefinição de agente orientada por base de conhecimento: memória de longo prazo tipo wiki, uma IU web de base de conhecimento, uma página de gerenciamento e refinamentos opcionais da interface.

Executa o TiddlyWiki 5 como base de conhecimento persistente do DSH: dez ferramentas de agente tiddlywiki_* (pesquisa filtrada, leitura/escrita/lote/renomear/excluir, recentes, tags, sincronização git com resolução de conflitos), um editor TiddlyWiki completo integrado na coluna central da GUI sobre um proxy de mesma origem, uma aba wiki no lado direito, uma aba por sessão resumindo as notas que uma sessão leu ou escreveu, um cartão de nota rápida com salvamento automático de rascunho e um bookmarklet de recorte opcional com anexo de imagem — tudo apoiado por um repositório git com commit automático.

Ferramentas nativas para um cofre wiki do Obsidian: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive e wiki_lint cobrem busca BM25 com contexto de grafo de links, escritas de registro com rastreamento de fontes por sha256, renomeações em todo o cofre, scaffolds de modos, arquivamento de fontes e verificações de integridade — com bloqueios entre processos e git auto-commit opcional.

Bridge de tutoria DeepTutor: explicações profundas, questões de auto-teste, planejamento de trilha de aprendizagem, busca na base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas via ferramentas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Plugin de base de conhecimento: monte pacotes de KB auditáveis (referências + SQL).