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ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

Visuelle Runden-Tisch-Meetings für DeepSeek Harness — Expertenknoten auf einem Ring mit gerichteten Kanten, einem Aggregations-Gateway, Proxy-Denken für Black-Box-Worker-Modelle und adversarialer Prüfung (Red-Team) ausgearbeiteter Pläne mit zustimmen/ablehnen pro Sichtweise.

Toolset für den Zyklus adversarialer Check → Fix → Review.

Schleife aus adversarischer Prüfung → Korrektur → Review.

Tiefenrecherche als Agentenmodus: eine einzige geprüfte Schleife, die plant, in adaptiven parallelen Runden forscht — gesteuert von den Lücken, die die Forscher selbst benennen —, einen zitierten Bericht synthetisiert und ihn dann adversarial überprüft, anstelle eines Skripts, das das Modell pro Aufruf neu schreibt. Fragen, die das Rundbudget nie erreichte, werden im Bericht benannt, statt verworfen zu werden.

Mehrperspektiviges Skill für strukturelle Analyse: adversarial-first Analyse über 16 Perspektiven in 4 Kategorien mit 10 strukturellen Werkzeugen, Konfidenzkalibrierung und faktengebundener, schichtweiser Ausgabe.

Math Agent Framework für DeepSeek Harness: Engine für symbolische Herleitung (CES / quadratische Formen / ODE / PDE), SymPy-Verifikation, vom Lean-4-Compiler verifizierte formale Beweise sowie QED-artige multi-agenten adversarische Verifikation, bereitgestellt als native DSH-Werkzeuge über eine TS-Shell, die eine Python-Engine anbindet. Erfordert das Klonen des math-agent-framework-Repositorys und `pip install -r requirements.txt`, wobei MATH_AGENT_HOME auf den Repository-Stamm zeigt. Jedes Ergebnis enthält Provenienzangaben (Engine-Versionen, Seed, Toleranzen) und ist als nicht vertrauenswürdige Daten gekennzeichnet.

Wettbewerbsmathematik (IMO/Putnam/USAMO/AIME) gelöst durch einen reinen Reasoning-Durchlauf, einen adversen Verifier in einem frischen Subagent-Kontext und kalibrierte Konfidenzausgabe (hoch / mittel / ehrliches „keine sichere Lösung“); optionales LaTeX-zu-PDF-Rendering.

Strenge offene Mathematik-Forschungssuite: vier agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) für das Beweisen von Theoremen mit adversarialem Audit, Verwaltung von Forschungsprogrammen, Pipeline-Orchestrierung und Lean-4-Formalisierungsprüfung; CI-verifizierte Tests und mechanische Upstream-Synchronisierung.

Führt eine These-Antithese-Siegel-Debatte, deren Urteil aus echten Exit-Codes von Befehlen und Fallzahlen berechnet wird, nie aus Agentenprosa.

Beantwortet schwierige Fragen durch Inszenierung einer formellen Debatte: zwei adverse Subagenten argumentieren mit Recherche für gegenteilige Positionen, dann fällt der Hauptagent über das Transkript ein Urteil mittels der Tools debate_open, debate_round und debate_verdict.

HarmonyOS delivery orchestration for DSH: freezes a four-dimension acceptance pack whose measurable criteria carry machine-checkable assertions, runs an adversarial pre-review before dispatch, hands the work to DevEco Code in Goal mode, then audits the delivery with independently gathered evidence (screenshots, UI tree, logs, hashed evidence bundle), recomputing assertion verdicts against measured values and filing rework orders; includes a cited rule catalog, a user-confirmation state and a gate calibration ledger.

Adversarial Review für DeepSeek Harness: Einen festgelegten Plan nach Dimensionen von read-only Red-Team-Experten prüfen lassen und ihre Befunde in einzelne Fehler zerlegen, die du nacheinander annimmst oder ablehnst. Der Plan wird nie umgeschrieben und Code nie repariert.

Befehlsausgelöste Rot/Blau-adverse Prüfung für JEDEN Plan (nicht quantenspezifisch). /plan-adversarial <plan>: aktiviert ein Gate, das den Agenten zwingt, zwei unabhängige Subagenten abzuleiten (rot=Angriff, blau=Verteidigung), die zu einem Konsensplan mit KEINEM Th konvergieren.

Adversariales Prüf-Gate für Tool-Aufrufe. Es hängt an tools/pre-execute und prüft zerstörerische Befehle (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format, Schreibzugriffe auf Datenträger) sowie sensible Pfade (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME) zuerst verzögerungsfrei per lokaler Regex. Nur bei Treffer erfolgt ein Aufruf des Review-Modells, das allow oder deny zurückgibt. Normale Lese- und Schreibvorgänge durchlaufen diesen Pfad nicht und verursachen keine Zusatzlatenz. Jedes Urteil erscheint live in der Web-GUI.

Adversatives Code-Review: parallele Finder prüfen einen Diff aus getrennten Blickwinkeln (Korrektheit, Lebenszyklus, Vertrag, Sicherheit); unabhängige Verifier versuchen jeden Fund zu widerlegen, und eine Widerlegung verwirft ihn.

Adversatives Code-Review aus mehreren Blickwinkeln: parallele Prüfungen auf Korrektheit, Sicherheit und Wartbarkeit untersuchen einen Diff, mit deterministischer Schwerebewertung, Unterdrückungsregeln und inkrementellem Review-Verlauf.