Plugins

Herramientas nativas de investigación web con Search1API (s1): búsqueda, noticias, rastreo de páginas, descubrimiento de sitemaps y temas de tendencia como herramientas `s1_*` de primera clase, con una skill s1 incluida.

Kit de herramientas de medicina tradicional china: diagnóstico por los ocho principios y consulta de pares de hierbas.

Puertas de verificación con cómputo real: simplificación matemática, demostraciones lógicas, validación de regex, FOL con E-prover, comprobaciones de máquinas de estados y reparación de código, respaldadas por binarios compilados en Go con ejecutables de Windows precompilados.

Copia de seguridad de los datos de usuario de DSH con un solo comando: /backup, copias automáticas programadas, sumas de comprobación sha256 y rotación.

Skill de coaching conductual para el TDAH: descomposición de tareas, gestión de la sobrecarga, rituales de inicio y recuperación tras fallos.

Extiende dsh-subagent-tools con un cwd por llamada para los subagentes, e incluye los dos parches de proveedor en proceso que necesita.

Gestor de actualizaciones para los plugins instalados: comprueba actualizaciones, crea copias de seguridad y revierte cambios.

Centro de plugins: descubre, instala y gestiona plugins de DSH desde Ajustes.

Validación de JSON Schema: validar/rutas/explicar/normalizar.

Prueba, extrae, reemplaza de forma segura y explica estáticamente expresiones regulares sin ejecutar código.

Consultas JSON con un subconjunto de JMESPath.

Codificación base64/url/hex, hashes comunes y generación de UUID.

HeartFlow (心虫): una puerta discriminadora de capa 1 para AGI como plugin de DSH: comprobación de texto basada en reglas de 47 dimensiones (herramienta heartflow_check), más supervisión automática de la salida, con cierre seguro por defecto si falta el motor.

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.

Las imágenes adjuntas en el editor se transcriben a texto mediante un modelo de visión compatible con OpenAI antes de llegar a los modelos de DeepSeek de solo texto.

Un vault de Obsidian compartido para todos los agentes: núcleo en Python sin dependencias (buscar/promover/adjudicar/olvidar), plantilla de vault y plugin de dsh (memory_search/show/submit/status).

Recuperación de memoria basada en palabras clave con BM25.

Memoria local acotada con control de autoridad CBDC: afirmaciones en SQLite + FTS5, recuperación con alcance y decisiones explicables de usar/verificar/ignorar, con registro de auditoría completo, comandos /memory, inyección de ≤3 afirmaciones/1200 caracteres por llamada, sin llamadas adicionales al modelo.

Bóveda de memoria entre sesiones: herramientas remember / recall / forget, inyección de prompt por turno y un navegador de entradas en la página de ajustes.

Exporta la sesión actual a archivos Markdown y JSON portátiles y versionados por esquema, mediante la herramienta `session_export` y comandos con barra, con nombres de archivo seguros entre plataformas.

Almacén LIFO local por sesión para apartar temporalmente texto sin terminar del compositor y restaurarlo de forma segura más tarde.

Renderiza rutas de imágenes locales de las respuestas del asistente directamente en el cuerpo del mensaje (9 formatos, lightbox con zoom al hacer clic, tamaño ajustable).

Edita las secciones de prompt de usuario y de sistema integradas, con vista previa en vivo.

Cola de tareas entre sesiones con notas de traspaso: las sesiones y subagentes envían, reclaman, completan y cancelan tareas en una cola compartida respaldada por archivos, dejando un resumen de traspaso para quien la retome.