Плагины

Четыре инструмента только для чтения поверх базы знаний WeKnora: список баз знаний, гибридный поиск фрагментов, повторная сборка чанков одного документа по порядку и собственный ответ RAG или ReAct-агента WeKnora с возобновляемым идентификатором сессии.

Инструменты поиска знаний WeKnora для DeepSeek Harness (dsh): семантический поиск, чтение документов и ответы RAG/агента по вашим собственным базам знаний.

Устанавливает специализированный пресет и рабочее пространство для написания романов с помощью ИИ: локальные версионированные ресурсы проекта, компактная боковая панель и нативные изменения отдельных файлов с подтверждением.

Добавляет в DeepSeek Harness редактируемый холст беседы, где связи графа выбирают контекст для запросов холста, с ветвлением, слиянием и импортом локальных сессий агентов.

ThoughtDAG для DeepSeek Harness: превращает текущую сессию DSH в редактируемый граф мыслей на бесконечном холсте.

🎬Режиссёр на базе ИИ: плагин генерации видео MiniMax-H3 под управлением DeepSeek-Harness. 🤖Больше, чем промпты. 🪄Интерфейс-канвас.

Перевод на уровне отображения для веб-интерфейса DSH — цепочки рассуждений, карточки задач и ответы на 8 целевых языков через локальный Ollama или Google/Bing, с сохранением оригиналов.

Провайдер Ollama для DeepSeek Harness с управлением моделями, проверками здоровья, локальной маршрутизацией на основе правил и облачным резервом.

Мозг DeepSeek + автоматическая транскрипция изображений: прикрепляйте изображения в GUI, и каждое по умолчанию транскрибируется через официальную модель deepseek-v4-flash-vision-exp (чисто текстовый мозг V4-Pro тоже может видеть изображения), в качестве альтернатив — любая VLM, совместимая с OpenAI, или локальный Ollama.

Плагин Cordis для DeepSeek Harness (DSH), предоставляющий инструменты рабочего процесса aflare

База знаний по паттерну Karpathy LLM Wiki для DSH: навыки wiki-write/wiki-search, конвейер без зависимостей (lint/индекс/синхронизация памяти mnemon/обратная связь по качеству), минимальный плагин жизненного цикла, внедряющий схему и предпросмотр знаний, семантическое вспоминание SiliconFlow через Ollama-совместимый прокси.

Нативный чат-адаптер Ollama Cloud: прямая NDJSON-трансляция формата обмена /api/chat Ollama, обнаружение моделей с окнами контекста и возможностями, а также провайдеры веб-поиска/извлечения под идентификатором ollama-cloud, плюс веб-карточка настроек.

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.

Маршрутизирует инструмент DSH web_search через API веб-поиска Ollama, повторно используя OLLAMA_API_KEY. Официальный ключ DeepSeek не требуется.

Передаёт задачи, ревью и дискуссии альтернативным моделям (DeepSeek, MiniMax, Ollama и др.) через CLI gateway-companion, без MCP.

Структурированные визуальные доказательства (OCR/разметка/семантика), а также инструмент захвата с USB-камеры для цикла отладки «снимок-анализ-корректировка»; бэкенды: Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Добавляет Claude, Gemini и локальную модель Ollama в штатный выбор моделей DSH, используя ваши существующие входы в Claude Code / Antigravity CLI вместо платного ключа API, с рабочим выбором уровня рассуждений для Claude.

Набор инструментов vision для текстового DeepSeek: вызываемый моделью инструмент `vision`, обёртки-адаптеры для deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), квота Antigravity IDE (default, flash/pro) / любой совместимый с OpenAI VLM / Gemini / локальные каналы Ollama, память доказательств с ре-гидратацией после компактации, кеш хеша содержимого и двуязычная клиентская панель.

Tiny local vector memory via Ollama embeddings and ~/.dsh/vecmem (workspace namespaces; optional IM crumb via vecmemOnReply).

Local Ollama status / list / chat / embed for dsh on WSL (unreachable status includes Windows/WSL gateway hints).

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Ollama 监控与测评平台：node 半侧提供 DSH 工具，web 半侧提供设置页内的交互面板

Probes Windows-host Ollama, LM Studio, vLLM, and llama-server from WSL, compares ctx, and reports /v1/models apiReady versus TCP.