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Portiert vom ARS-Claude-Code-Plugin (44k+ Sterne auf GitHub): akademische Research-Skills für DeepSeek Harness — ein Deep-Research-Agent-Team, eine Paper-Writing-Pipeline, ein Multi-Perspektiven-Peer-Review-Panel und ein End-to-End-Orchestrator, plus sechzehn /ars-*-Befehle.

DeepSeek-Harness-Bundle für lange Texte (Fachaufsätze, Branchenanalysen, Wirtschaftskommentare) als 9-Rollen-/6-Phasen-Pipeline: T1 Literatur, T2 Daten und T3 Fälle parallel; T4 Analyst, T5 Autor, T6 kritischer Begleiter, T7 Auditor, T8 Finalisierer durch Koordinator, T9 Peer-Reviewer. Enthält trianguläre Evidenzprüfung; M-gate: 26 Checks (25 Skripte + 1 Mensch); G0-G16-Audit mit Prüfung von KI-Schreibspuren in chinesischen Texten; Peer-Review-Bewertung mit Journal-Abgleich; 4 menschliche Checkpoints. Installation: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` und `lib/index.js` registrieren den Skill). Rollen-Karten T1-T9, Vorlagen, 36 abhängigkeitsfreie Prüfskripte und READMEs in 5 Sprachen.

Unofficial DeepSeek Harness port of the Academic Research Skills plugin (CC-BY-NC-4.0, non-commercial): 5 skills, 16 /ars-* commands, 4 agent roles, write-scope guard, and deterministic Python gates.