Plugins

Panel lateral derecho que convierte la colección de habilidades de Matt Pocock en un tablero de misiones DSH: mapas de decisión wayfinder, acciones de triaje/corrección/discusión/ejecución por issue, sonda de 9 habilidades clave + radar de 20 habilidades, comprobaciones de entorno y transferencia con un clic entre sesiones.

Busca y administra chats archivados y no archivados con vistas previas de solo lectura, etiquetas y notas, archivado de espacios de trabajo, copias ZIP, orígenes y ramas, comprobaciones manuales de chats residuales y comprobaciones automáticas de actualizaciones. Conserva la recuperación heredada de la Papelera de reciclaje, sin limpieza automática.

Memoria Markdown LLM-Wiki entre sesiones y persona SOUL.md; por defecto se inyecta tras primer mensaje, solo en la sesión activa. remember/recall/consolidate/forget. Requiere formato v4 (DSH oficial 0.1.7+) y source kind plugin:memory. v0.13 gate engines.dsh exige 0.2.1-rc.5 oficial y rechaza hosts anteriores; Review now: POST /api/memory/control action growth-now envía un resumen que respeta el floor. v0.14 gate por sesión (chip, /memory on|off|status, ajustes): off detiene inyección/digest/avisos/last_access, sin borrar; disabledWorkspaces permite poner proyectos completos en off por defecto; las elecciones de sesión duran 7 días. v0.15 Basic soul escribe un bloque gestionado en SOUL.md sin tocar el resto, completa BOOTSTRAP, refleja la soul existente y avisa si falta. Informe checkup.

Visualización de flowgraph en vivo para sesiones de DeepSeek Harness, incluyendo llamadas a herramientas, grupos paralelos, ramas de subagentes y detalles desplegables.

Generación y lectura de imágenes para DSH. La página lateral 创作 ofrece una fila por modelo, 10 proporciones, tamaños de 1K–4K, hoja de contactos con tarjetas de detalle, zoom, reutilización y borrado. Incluye tres proveedores preconfigurados y endpoints propios; uno no requiere clave, además de una skill vision-review. La clave pegada se guarda en ~/.dsh/secrets/media-tools.env (mode 600) y solo se envía al proveedor elegido. Requiere Python 3.9+ (genera mediante scripts/generate.py); la página necesita DSH Desktop 0.2.1+.

Cronología de puntos estilo Git en el borde derecho de la dsh web UI: un punto por mensaje del usuario, pasar el cursor para ver contenido y metadatos (hora, turno, duración, TTFT, tokens), clic para saltar. También añade una lista de mensajes de toda la sesión, búsqueda dentro y entre sesiones, marcadores con enlaces profundos #msg= y navegación por teclado.

Usa la API local de Zotero 7 o posterior, sin clave de API, para buscar elementos y colecciones, leer metadatos, resúmenes y el texto completo de PDF, descargar adjuntos y gestionar notas. Analiza al momento los PDF que no están en caché. El endpoint de la API, la biblioteca de destino y los límites son configurables.

Pestaña Execution graph: muestra prompts, respuestas y llamadas/resultados de herramientas por turno en una cronología plegable, con detalles y exportación PNG.

Convierte artículos de DSH en diagramas Excalidraw de sesión: diagram_create, edición con guardado automático, exportación PNG/SVG/.excalidraw y lectura con diagram_read. 0.6 añade resumen editable e índice para árboles grandes de tres niveles.

⚠️ Es una beta interna: no la descargues. iLife reúne en una tarjeta de ajustes de DSH las funciones de notas, calorías, cocina, hogar, agenda y facturas, organizadas en pestañas para gestionar la vida cotidiana.

Pasarela de permisos detallada: revisión de llamadas a herramientas por categoría (directorios fuera del espacio de trabajo, comandos, lectura/escritura de archivos, subagentes, acciones repetidas) con excepciones globales y por proyecto de allow/deny, valores predeterminados de herramientas rápidas, reglas personalizadas, un modal de aprobación bilingüe con detalles de diff inline, razones de rechazo personalizadas y un flujo de actualización de sandbox.

Análisis detallado de uso y coste por modelo, con estadísticas de uso por sesión y consultas de uso para GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek y más.

Explorador de archivos del proyecto en la columna de detalles (selección múltiple, arrastrar y mover, subir, descargar, renombrar, papelera, abrir con el sistema) con una pestaña de vista previa de solo lectura dentro de la sesión para Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + resaltado de código, una insignia en vivo del rendimiento del modelo y una GoalBar multilínea.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Consulta la documentación oficial de DSH en la página Plugins. Creator mode busca en los docs y comprueba los metadatos npm del plugin con herramientas nativas.

Análisis de vídeos de Bilibili: metadatos, transcripción (con respaldo ASR vía Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), comentarios, danmaku y fotogramas clave nítidos con descripciones de visión local opcionales.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.

Tres presets Agent con memoria persistente aislada: 鲸鱼娘Agent预设 (chino simplificado coloquial, llama 主人 al usuario, afectuoso-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (puede replicar, esquivar o ser frío; menos dulzura) y 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (conserva la personalidad original, afecto solo al usuario, reducido en grupos). Usan la composición mínima oficial (una shell persistente) y herramientas de lectura/escritura, glob y grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md y whale-loli-v3-naughty.md se leen mediante whale_memory, whale_memory_v2 y whale_memory_v3; no comparten memoria. billion-context comprime conversaciones; este plugin aporta la regla de tratar los resúmenes comprimidos como evidencia y consultar detalles a demanda.

Amplía DSH a WSL: puede leer, escribir, editar y buscar archivos de la distribución. Según la tarea, ejecuta un comando puntual o abre su terminal para varios. Escribe `dsh` en una terminal WSL para iniciar DSH (consulta `dsh help`); cada terminal abierta puede colaborar visualmente con la IA.

Proveedor web_search para el módulo web basado en SearXNG: metabúsqueda gratuita, autohospedada y sin clave a través de la API JSON de tu propia instancia, con un ejemplo de docker-compose solo loopback incluido.

Ofrece compactación de contexto acotada, reutilización de resúmenes por sesión, controles explícitos de memoria y poda de herramientas que conserva diagnósticos para DeepSeek Harness. Adaptado a dsh 0.2.1-rc.2, con la lista de presets Web y metadatos de plugins localizados.

Convierte videos de Bilibili en texto estructurado para IA: metadatos, comentarios, danmaku, subtítulos, ASR local y OCR de fotogramas. El procesamiento es local, sin subir datos a la nube; comprueba fotogramas para detectar subtítulos señuelo, reutiliza caché y genera un manifiesto y resumen para IA. El OCR de fotogramas requiere ffmpeg. ASR/OCR local requiere entornos virtuales Python 3.10+ y, en Windows, el runtime VC++; los subtítulos IA requieren iniciar sesión en Bilibili.

Plugin solo para Windows: observa el título de la ventana activa, reconoce cursos de vídeo de Bilibili, los clasifica por materia, obtiene metadatos/danmaku/comentarios y genera mapas de conocimiento Markdown+Mermaid y manuales Word. Word requiere Python instalado localmente.

Informa qué skills invocó cada turno (cargadas por el modelo, escritas como /name o ninguna) y gestiona el directorio local de skills: instala desde un repositorio, carpeta, SKILL.md o dirección zip pegados, define un nombre para mostrar en chino en el meta.yaml de la skill y elimina una skill conservando una copia de seguridad.