Плагины

Локальный RAG по базе знаний литературы: 10 инструментов (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), гибридный поиск BM25 + вектор + реранкер, ответы на вопросы со ссылками и кликабельными DOI, полностью локальные эмбеддинги bge на однофайловом индексе SQLite. Требуется Python 3.9+ с pymupdf, faiss-cpu и sentence-transformers; установщик `npx dsh-kb-rag-install` всё это настраивает и заранее скачивает модель.

Локальная RAG-база знаний по литературе для DSH: гибридный поиск BM25 + векторный по индексу SQLite, переранжирование кросс-энкодером, ответы со ссылками и происхождением на уровне раздела и страницы, обновление только метаданных и фоновая загрузка с опросом прогресса.

Межсессионная память с детерминированным восстановлением без токенов (bigram-Jaccard, объединённый с FTS5 BM25 через RRF, с учётом китайской токенизации), усилением, которое укрепляет повторяющиеся наблюдения, и процедурами, кристаллизованными в файлы SKILL.md, редактируемые на месте через жизненный цикл active-stale-archived с обратимым архивированием и откатом. Для ingest и disposal задаётся выбираемый пользователем уровень автономности; конфликты и записи высокой важности всегда отправляются на проверку человеком, и ничего никогда не удаляется автоматически. Требуется Node 22.5+.

База знаний в стиле Obsidian: загружайте источники, позволяйте LLM создавать и поддерживать взаимосвязанную wiki и задавайте вопросы, опираясь на неё.

Connector only, it renders nothing itself: subscribes to DeepSeek Harness session events and folds them into a 12-phase work state (planning / thinking / executing-tool / streaming / waiting-input / voice / awaiting-approval / complete / error / paused / idle / heartbeat), then POSTs each phase to a desktop-pet backend at http://127.0.0.1:8000/api/plugin/dsh/ingest. It holds no window. No API key or token is needed. Requires the Mao Live2D pet application to be separately installed and running (that is a Windows Electron app with its own PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+ prerequisites); without it this plugin has nothing to push to.

Долговременная межсессионная память на локальной службе Go (около 50 МБ ОЗУ, SQLite-vec и утверждения с усиленной проверкой): мгновенно добавляет воспоминания к каждому сообщению пользователя, импортирует транскрипт в конце сессии и предоставляет memory_search/memory_logs/memory_ingest. Установка: dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Это только протокольный мост; dsh plugin add не устанавливает службу Go. Сначала установите и запустите её по README; до запуска инструменты молча возвращают пустой результат.

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.

Курирование вывода инструментов на этапе приёма: сохраняет строки ошибок и предупреждений плюс начало и конец, а полный текст выгружает на диск с указателем, который модель может прочитать; охватывает все текстовые инструменты, а небольшие результаты проходят без изменений.

Двухвременная (bi-temporal) память на базе демона SodaMem: воспоминания подмешиваются в промпт при сборке каждого хода, и каждый закрытый ход загружается в память — без вызова инструмента и без вызова модели на пути чтения; каждый вспомненный факт ссылается на ход, из которого пришёл, и несёт даты действия, поэтому вытесненные факты перестают извлекаться.

Плагин принудительного соблюдения протокола памяти: связывает MCP-сервер opencode-memory, принудительно запускает memory_weave перед вызовами инструментов, автоматически поглощает ходы и внедряет контекст памяти в шаги агента.

Local knowledge base for DeepSeek Harness: five tools to ingest Markdown, plain text and PDF files, search them with BM25 or hybrid BM25 plus optional local embeddings, and answer with cited source passages. Runs offline with no database server. Requires Node.js 18+ and Python 3.9+; PDF ingest needs pymupdf.

Fullscreen business-app framework for DeepSeek Harness Web with a dark-sidebar workbench bundling a database connectivity tester and SQL query panel, a two-level knowledge base (bill and accounting) with local search and Word document ingestion, metadata environment comparison with alter-SQL generation, a data dictionary, agent log-search report demos, a system test-case runner, Evernote-style notes, developer utilities, and mini-games.

Плагин миграции сессий между инструментами для DeepSeek Harness (dsh): высокоточный импорт, продолжение, извлечение знаний, двусторонний экспорт, редактирование конфиденциальных данных.

Converts tables in .docx, .xlsx, .xlsm, .csv and .tsv files into the table JSON consumed by the rule checkers, and reports when it could not rather than guessing.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

Turn chat logs into a panel list maintained by a resident agent. Includes a zero npm-dependency core and an optional WeChat/QQ ingestion pipeline. Installs as a DSH profile bundle.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export. Works on DeepSeek Harness 0.1.7 through 0.2.x, tested on 0.2.0-rc.1.

Knowledge base (Vault memory + knowledge graph) for dsh: kb__* tools for deterministic memory search/write, knowledge-graph nodes/edges/subgraph/traversal, document-to-graph ingestion and unified cross-store query (KAL) - no web-search tools.

Obsidian knowledge-base ingest workflow as a DeepSeek Harness plugin: a bundled skill provider + an obsidian_validate_vault model tool, all declarative and composable.

DeepSeek Harness plugin: ingest research PDFs into a citable OKF markdown library, then search, graph, measure coverage, and write surveys in the same conversation

The claude-obsidian-derived knowledge-suite skills (wiki, wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint, save) as a DeepSeek Harness plugin, with attribution.