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.

Общая Markdown-память для DSH и других агентов кодинга с автоматическим захватом, инъекцией контекста перед шагом, поиском по запросу и самоэволюцией памяти в навыки через панель проверки.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во время своего «сна» (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашего просмотра и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный офлайн-семантический поиск поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, графом сущностей, интерактивной панелью памяти, а также внешним API и CLI.

Мем-стикеры для чата: отправка только текстом, автоотправка по настроению, селектор в стиле QQ/WeChat, автообучение, пользовательские наборы.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Память, которая видит сны, — межсессионная память для DeepSeek Harness: помнит вас между сессиями, самоконсолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый аудит-след. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

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.

Весёлый поиск мемов: опишите настроение — и агент найдёт и отправит реальный мем, который действительно подходит.

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.

Persistent, searchable, per-project memory for the DeepSeek Harness: decisions, rules, and sprint context in a queryable DuckDB file, rules enforced on every model request, with a full management UI in the Web Client

Permanent memory plugin for DSH with vector search, LLM reflection, and knowledge pages.

Auto-supplement QMD semantic search when the model greps/globs a knowledge-base directory: zero-dependency DSH plugin, async injection via next-step, no manual invocation.