Плагины

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

Память восстановления после сбоев: поиск и запись уроков восстановления после сбоев из реальных инженерных сессий, с поиском BM25 + семантическим RAG и базой знаний уроков.

Движок верифицируемых исследовательских отчётов для DeepSeek Harness с адресуемым по содержимому реестром доказательств, версионированными запечатанными отчётами, где каждое утверждение несёт вердикт верификации, а хэш манифеста запечатывает каталог, и оркестрацией поиска, повторно использующей швы ctx.web и ctx.jobs.

Локальная долговременная память с Git-backend для DeepSeek Harness с гибридным поиском по CJK/английскому, цитируемым контекстом, транзакционной синхронизацией, предпросмотром и откатом.

Интеграция DeepSeek Harness для OpenContext с долговременной межсессионной памятью, автоматическим захватом и отзывом подсказок, саммари сессий, структурированными инсайтами и поиском документов.

Долговременная память для DeepSeek Harness: многоканальное извлечение и развивающееся хранилище памяти.

Долговременная память для DSH: разговоры автоматически дистиллируются в атомарные факты, сводки сцен и профиль персоны, а релевантные воспоминания внедряются перед каждым шагом модели. Работает без настройки — гибридный поиск BM25 + векторный, опциональные офлайн-локальные эмбеддинги, разделение семейств чат/работа.

Автоматическое сжатие контекста для DeepSeek Harness: сжимает выводы инструментов до того, как они попадают в модель, и сохраняет каждое сжатие с потерями обратимым через инструменты CCR.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматическое восстановление (раздельные пространства пользователя и агента) и память сессии для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя memqueue, захват сессии memcommit и создание плейбуков навыков memlearn.

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

Межсессионная долговременная память в метафоре «дворца памяти»: двухуровневые хранилища SQLite (пользователь + проект по origin git), гибридный поиск FTS5 + локальные векторы со слиянием RRF и повышением ранга по свежести и подтверждению, автоматический захват из журнала сессии (включая последний ход), цепочки аудита происхождения, консолидирующая дистилляция и забывание с затуханием, а также панель «Библиотека памяти» на странице настроек с топологией коридоров, дворецким-экскурсоводом и списком на обновление.

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.

Интеграционный слой DSH для механизма памяти Minta: компонует официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует skill minta-memory-governance плюс предварительный прогрев памяти при старте сессии и поставляет пресет агента Minta; требует отдельно развёрнутый механизм Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него непригоден.

Движок для написания веб-новелл для DeepSeek Harness: параллельное черновое написание, составление плана и мозговой штурм с отдельным ключом DeepSeek, управление лором и предвестиями сюжета, семантический векторный поиск, библиотека корпуса, журнал использования, механическая корректура и локальный план сериализации.

От чата к холсту и к произведению: управляйте ComfyUI как визуальной IDE процессов в DSH. Встройте ComfyUI (локальный или облачный) как разделённый холст в DSH Web: агент пишет промпты и скрипты в чате, применяет их вживую и создаёт изображения, музыку, видео и 3D. Операции: сборка пайплайнов, чтение/запись workflow, правка узлов, соединение связей, запуск, настройка и отладка. Производство: пакетные переборы параметров (batch_run) и авто-возврат результатов в чат (get_outputs). Обслуживание: запуск и обновление ComfyUI, ядра и кастомных узлов в один клик. Этот пакет — плагин стороны DSH и поставляет мостовой узел стороны ComfyUI.

Межсессионная память на основе файлов: файлы памяти в чистом Markdown с автоматической инъекцией извлечения, совместимые по формату с CLAUDE.md и файлами памяти Claude Code, поэтому миграция — это ручное копирование файлов.

Нативный чат бок о бок с основной беседой: независимая архивная сессия DSH с полным нативным интерфейсом, получение родительского контекста по требованию, цитирование выделенного и жизненный цикл «оставить или удалить».

Управляемый задачами движок экипировки плагинов: двойное извлечение (курируемые правила + семантика LLM), комбинированная оценка (синергия/конфликт/стоимость/доверие), обнаружение конфликтов и экспорт команд установки.

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.

Восстановление истории диалогов для DSH: трёхслойное (точное/нечёткое/семантическое) извлечение по исходному тексту каждой прошлой сессии, полностью локально и офлайн — ИИ никогда не забывает то, что ты ему сказал. Установка одной командой через `dsh.bundle.patch`, семантический слой работает в фоновом потоке.

Сборка проверяемых пакетов базы знаний (SQLite FTS5) из md/txt/docx/pdf с детерминированным поиском и чтением исходного текста.

Локальный семантический поиск по коду для DeepSeek Harness: индексирование на уровне фрагментов с учётом символов, офлайн лексические эмбеддинги или совместимый с OpenAI эндпоинт и гибридный поиск вектор + BM25, объединённый через RRF, — три инструмента dsh плюс CLI sema.

Память решений и целей с отслеживанием происхождения: явные команды и модельный инструмент детерминированно фиксируют решения, карточка статуса заново закрепляет их при компакции, безошибочный поток событий с поиском BM25+jieba служит основой, а сценарный набор регрессионных тестов на точность контролирует релизы.

Нативный чат рядом с основным диалогом: независимая заархивированная сессия DSH с полным нативным интерфейсом, извлечением родительского контекста по требованию, цитированием выделенного и жизненным циклом «оставить или удалить».