Плагины

Кросс-агентный, локально-ориентированный плагин постоянной памяти для DeepSeek Harness (DSH) на основе Mnemon. Он совместно использует долговременную память между агентами с поддержкой Mnemon и добавляет память времени выполнения, документы проекта с возможностью поиска, семантическое воспроизведение, граф знаний и боковую панель UI.

Трёхуровневая плоскость управления памятью для DeepSeek Harness: персистентный контекст выполнения, поисковые проектные документы, подключаемая долговременная память, умная маршрутизация, контролируемые рабочие процессы агентов, WebUI и headless-инструменты.

Загрузка файлов с цветными карточками вложений (хранилище изолировано по сессиям, дедупликация по sha256, очистка по TTL), плюс инструмент read_document с определением содержимого для PDF/DOCX/XLSX/TXT.

Боковая панель DSH показывает существующие в рабочем пространстве сессии markdown-документы, изображения и видео, ранжируя их по релевантности разговору: недавние сообщения локально сопоставляются с заголовком, сводкой и телом документа с IDF-взвешиванием, без модели и сети. Список сканируется из пространства, а не хранится, поэтому перезапуск DSH или новая сессия его не очищают. Картинки и видео открываются предпросмотром на месте: относительные пути резолвятся, видео стримится через HTTP Range. Панель ссылок под заголовком предпросмотра показывает цитирующие и цитируемые документы с переходом в один клик. Тот же рейтинг доступен агенту как инструмент knit_docs: возвращает самые релевантные документы с совпавшим фрагментом в каждом, если найден.

Импортируйте карточки персонажей и мирокниги SillyTavern/TavernAI, сохраняйте их как локальные документы истории мира в Markdown и генерируйте прозу романа по вашим промптам, используя настройки мира как референс.

Оптимизация сырой инструкции в профессиональный промпт в один клик: три стиля вывода, ситуативно-осведомлённое профилирование роли/задачи/цели, самоитеративное обучение (память сессии + умные значения по умолчанию + пользовательские переопределения), /template для 22 подсцен с нулевыми вызовами модели, ✨ оптимизация/отмена в один клик в поле ввода, инструмент prompt_optimize, хук автооптимизации и автоопределяемые документы zh/en.

Превращает локальные документы в формате markdown и текстовые документы в запрашиваемую базу знаний с гибридным семантическим и ключевым поиском, проверкой цитат и внедрением источников.

Рабочее место для чтения статей: библиотека + читалка PDF + компаньон-наставник. Ответы ссылаются на кликабельные номера страниц, которые возвращают к PDF и подсвечивают точный фрагмент; вопрос по выделению, не покидая статью; встроенный пресет строгого наставника (план чтения, коучинг по разделам, градуированные тесты с отслеживанием между сессиями); переключение оригинал ↔ китайский прямо на месте (babeldoc, ничего устанавливать заранее не нужно). Локальная транскрипция и поиск — документы никогда не покидают ваш компьютер.

Форк с перетаскиванием файлов: перетащите документы как удаляемые чипы над composer, отправляйте без набора текста.

Навык проверки утверждений, сверяющий проектные документы и планы с фактами кодовой базы, с эскалацией поведенческих утверждений до исполняемой проверки логическими примитивами для машин состояний и моделей данных, с регрессией до/после, доменными ограничениями и поиском рисков параллелизма.

Лёгкий универсальный Dock для вложений в DSH: вставляйте, перетаскивайте или выбирайте изображения, PDF, документы, архивы, код и другие файлы, проверяйте и управляйте ими перед отправкой, затем передавайте Agent как локальные пути. Он даёт не-изображениям единый вход для вложений.

Ограниченные, с адресацией по ячейкам `doc_read`/`doc_write` для xlsx/pdf/docx/pptx/ipynb, плюс сервер MCP и CLI.

Ограниченные `doc_read`/`doc_write` с адресацией по ячейкам для xlsx / pdf / docx / pptx / ipynb, плюс MCP-сервер и CLI.

Управляемая конфигурацией оркестровка задач разработки для DSH: графовые рабочие процессы (узлы задача/шлюз/человек) с пошаговым сохранением, а также встроенный в редактор ИИ-ассистент, который настраивает рабочие процессы через диалог с живой валидацией. Документы передаются узлам как обычные вложения (объявление не требуется): файлы попадают в рабочее пространство задачи, а ${inputs.附件} возвращает абсолютные пути, объединённые переводами строк, чтобы узел мог разобрать их своим собственным промптом.

Передача сессий и управление контекстом: структурированные документы передачи (export/resume/status), чтобы новая сессия могла бесшовно продолжить работу, а также активное сокращение контекста (инструменты acp_* через официальный API compaction с резюме, созданными моделью).

Система базы знаний в стиле Cherry Studio для DeepSeek Harness (DSH): базы, документы, чанкинг, эмбеддинги (совместимые с OpenAI / Ollama / локальные / лексический резерв), извлечение, инструменты для моделей и панель управления в браузере.

Проектная документация и долговременная память в виде обычного Markdown в отдельном хранилище Obsidian: шесть инструментов mem_* (search, read, write, log, brief, admin), однократная вводка ограниченного объёма воспоминаний на первом шаге сессии и автоматическое обобщение завершённых ходов. Obsidian не обязательно должен быть запущен, а хранилище остаётся читаемым после удаления плагина.

Интеграция заметок SiYuan (思源笔记): 17 хостовых инструментов siyuan_*, охватывающих список блокнотов и документов, полнотекстовый поиск, SQL-запрос, чтение документов и блоков, создание и добавление содержимого, перемещение и переименование документов, ежедневные заметки и атрибуты блоков, а также веб-страницу настроек для URL SiYuan, токена API и переключателей по инструментам.

Интеграция с Feishu (Lark) для DeepSeek Harness: 25 инструментов для сообщений чата и истории, облачных документов (включая страницы базы знаний, сгенерированные диаграммы и изображения), записей bitable, диапазонов таблиц и разрешений Drive — с использованием вашего собственного корпоративного самодельного приложения Feishu.

Преобразует документы Office и PDF (включая отсканированные) в структурно форматированный Markdown через конвейер OCR с маршрутизацией с приоритетом CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Трёхуровневая локальная память для DeepSeek Harness: L1 снимок памяти (MEMORY.md/USER.md), читаемый по запросу инструментами memory_* + L2 поисковая база знаний (факты + SQLite FTS5, поиск на китайском через токенизацию скользящим окном) + L3 импорт из Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy и из одобренных документов Agent Hub (memory/global, memory/projects, принятые решения) с дедупликацией по хешу содержимого. В v0.2.0 убрана любая автоматическая инъекция: память попадает в контекст только когда модель вызывает один из 12 инструментов memory_*, а данные остаются на локальном диске.

Писательский мост к open-source клиенту QingAgent: агент составляет и редактирует документы через хост-инструменты с префиксом qing_, вёрстка на панели «рисовой бумаги» с mermaid, drawio, таблицами и KaTeX; правки выстраиваются как проверяемые diff'ы и применяются только при коммите, требуется десктоп-приложение QingAgent на той же машине.

Плагин предпросмотра, редактирования и управления документами для DeepSeek Harness. Предоставляет рабочую среду «Центр документов» в стиле VSCode внутри веб-интерфейса DSH: дерево файлов слева, предпросмотр по клику, редактируемые код и Markdown с сохранением по Ctrl/Cmd+S; а также открывает агентам три инструмента документов (doc_read / doc_edit / doc_create), позволяя моделям читать и писать документы рабочего пространства на естественном языке.

Drag documents into the dsh web chat; the agent reads them directly from the local filesystem and the right sidebar lists the outputs and file paths.