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Compétences de flux de travail de recherche ARIS en tant que bundle DeepSeek Harness : 82 compétences plus revue adversariale inter-modèles via Codex.

Réunions visuelles en table ronde pour DeepSeek Harness — nœuds experts sur un anneau avec arêtes dirigées, passerelle d’agrégation, réflexion par proxy pour les modèles travailleurs en boîte noire, et revue adverse (red-team) des plans arrêtés avec endossement/rejet par point de vue.

Ensemble d'outils pour une boucle vérification adversariale → correction → revue.

Boucle vérification contradictoire → correction → revue.

Recherche approfondie comme mode agent : une unique boucle révisée qui planifie, recherche dans des rondes parallèles adaptatives pilotées par les lacunes que les chercheurs eux-mêmes déclarent, synthétise un rapport cité puis le relit de manière contradictoire, au lieu d'un script que le modèle réécrit à chaque appel. Les questions que le budget de rondes n'a jamais atteintes sont nommées dans le rapport plutôt qu'écartées.

Compétence d’analyse structurelle multi-lentilles : analyse adversariale d’abord sur 16 lentilles en 4 catégories avec 10 outils structurels, calibration de confiance et sortie en couches liée aux faits.

Math Agent Framework pour DeepSeek Harness : moteur de dérivation symbolique (CES / formes quadratiques / ODE / PDE), vérification SymPy, preuves formelles vérifiées par le compilateur Lean 4 et vérification adverse multi-agents de style QED, exposés comme outils DSH natifs via un shell TS faisant pont vers un moteur Python. Nécessite le clonage du dépôt math-agent-framework et `pip install -r requirements.txt`, avec MATH_AGENT_HOME pointant vers la racine du dépôt. Chaque résultat comporte une traçabilité (versions des moteurs, graine, tolérances) et est marqué comme données non fiables.

Mathématiques de compétition (IMO/Putnam/USAMO/AIME) résolues par une passe de raisonnement pur, un vérificateur adverse dans un contexte de sous-agent neuf, et une sortie de confiance calibrée (haute / moyenne / « aucune solution fiable » honnête) ; rendu LaTeX-vers-PDF optionnel.

Suite rigoureuse de recherche mathématique ouverte : quatre agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) pour la démonstration de théorèmes avec audit adversarial, gestion de programme de recherche, orchestration de pipeline et audit de formalisation Lean 4 ; tests vérifiés par CI et synchronisation amont mécanique.

Mène un débat thèse-antithèse-sceau dont le verdict est calculé à partir des codes de sortie réels des commandes et du nombre de cas, jamais à partir de la prose de l'agent.

Répond aux questions difficiles en organisant un débat formel : deux sous-agents adverses défendent des positions opposées avec recherche, puis l'agent principal statue sur la transcription via les outils debate_open, debate_round et 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.

Revue contradictoire pour DeepSeek Harness : soumet un plan arrêté à des experts red-team en lecture seule par dimension, puis sépare leurs constats en défauts individuels que vous acceptez ou refusez un par un. Ne réécrit jamais le plan et ne corrige aucun code.

Revue adversariale rouge/bleu déclenchée par commande pour TOUT plan (pas spécifique au quant). /plan-adversarial <plan> : arme une porte qui exige que l'agent dérive deux sous-agents indépendants (rouge=attaque, bleu=défense), les fasse converger vers un plan consensuel SANS th

Barrière de revue adversariale des appels d’outils. Accrochée à tools/pre-execute, elle applique d’abord sans latence une regex locale aux commandes destructrices (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format, écritures disque) et chemins sensibles (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Seule une correspondance déclenche un appel au modèle de revue, qui répond allow ou deny. Les lectures ordinaires et écritures courantes ne suivent pas ce parcours et n’ajoutent aucun délai. Chaque verdict s’affiche en direct dans l’interface Web.

Revue de code contradictoire : des détecteurs parallèles examinent un diff selon des angles distincts (correction, cycle de vie, contrat, sécurité), puis des vérificateurs indépendants tentent de réfuter chaque constat ; une réfutation le supprime.

Revue de code contradictoire à plusieurs angles : des analyses parallèles de correction, sécurité et maintenabilité examinent un diff, avec classement déterministe de gravité, règles de suppression et historique incrémental.