Plugins

Habilidades del flujo de trabajo de investigación ARIS como bundle de DeepSeek Harness: 82 habilidades más revisión adversarial entre modelos a través de Codex.

Reuniones visuales de mesa redonda para DeepSeek Harness — nodos expertos en un anillo con aristas dirigidas, una puerta de agregación, pensamiento proxy para modelos trabajadores de caja negra y revisión adversarial (red-team) de planes ya acordados con endorse/reject por punto de vista.

Conjunto de herramientas para un bucle de revisión adversarial → corrección → revisión.

Bucle de revisión adversarial → corrección → revisión.

Investigación profunda como modo agente: un único bucle revisado que planifica, investiga en rondas paralelas adaptativas impulsadas por las lagunas que los propios investigadores declaran, sintetiza un informe citado y luego lo revisa de forma adversarial, en lugar de un script que el modelo reescribe por llamada. Las preguntas que el presupuesto de rondas nunca alcanzó se nombran en el informe en lugar de descartarse.

Habilidad de análisis estructural multicapa: análisis primero adversarial en 16 lentes dentro de 4 categorías con 10 herramientas estructurales, calibración de confianza y salida por capas basada en hechos.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivación simbólica (CES / formas cuadráticas / ODE / PDE), verificación con SymPy, demostraciones formales verificadas por el compilador de Lean 4 y verificación adversarial multiagente estilo QED, expuesto como herramientas DSH nativas mediante un shell TS que sirve de puente a un motor Python. Requiere clonar el repositorio math-agent-framework y ejecutar `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME apuntando a la raíz del repositorio. Cada resultado incluye procedencia (versiones del motor, semilla, tolerancias) y se marca como datos no confiables.

Matemáticas de competición (IMO/Putnam/USAMO/AIME) resueltas con una pasada de razonamiento puro, un verificador adversarial en un contexto de subagente recién creado y salida de confianza calibrada (alta/media/honesta de «sin solución con confianza»); renderizado opcional de LaTeX a PDF.

Suite rigurosa de investigación matemática abierta: cuatro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) para demostrar teoremas con auditoría adversaria, gestión de programas de investigación, orquestación de pipelines y auditoría de formalización en Lean 4; pruebas verificadas por CI y sincronización mecánica con upstream.

Ejecuta un debate tesis-antítesis-sello cuyo veredicto se calcula a partir de códigos de salida reales de comandos y recuentos de casos, nunca de la prosa del agente.

Responde preguntas difíciles organizando un debate formal: dos subagentes adversarios argumentan lados contrarios con investigación, y luego el agente principal dicta sentencia sobre la transcripción mediante las herramientas debate_open, debate_round y 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.

Revisión adversarial para DeepSeek Harness: presenta un plan ya acordado a expertos red-team de solo lectura por dimensión y divide sus hallazgos en defectos individuales que aceptas o rechazas uno por uno. Nunca reescribe el plan ni corrige código.

Revisión adversarial rojo/azul activada por comando para CUALQUIER plan (no específico de quant). /plan-adversarial <plan>: activa una puerta que obliga al agente a derivar dos subagentes independientes (rojo = ataca, azul = defiende), hacerles converger en un plan consensuado SIN

Puerta de revisión adversarial para llamadas a herramientas. Se conecta a tools/pre-execute y ejecuta primero, sin latencia, una regex local sobre comandos destructivos (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format y escrituras en disco) y rutas sensibles (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Solo si hay coincidencia realiza una llamada al modelo revisor, que responde allow o deny. Las lecturas normales y escrituras corrientes no pasan por ese flujo ni añaden demora. Cada veredicto aparece en vivo en la GUI web.

Revisión de código adversarial: detectores paralelos examinan un diff con lentes separadas (corrección, ciclo de vida, contrato y seguridad); verificadores independientes intentan refutar cada hallazgo y una refutación lo descarta.

Revisión de código adversarial desde varias perspectivas: lentes paralelas de corrección, seguridad y mantenibilidad examinan un diff, con clasificación determinista de gravedad, reglas de supresión e historial incremental.