Plugins

Applique la marque OpenQuantum, les métadonnées du navigateur et les assets PWA à l'interface web native de DeepSeek Harness.

Boîte à outils de R&D quantitative pour DeepSeek Harness — 59 outils répartis sur six domaines couvrant les données de marché, les indicateurs, l’évaluation de facteurs, la validation ML walk-forward, le risque (VaR/CVaR/drawdown/Beta avec Kupiec POF), les options, les obligations, les FICC et la simulation de fonds, avec un pipeline de recherche bout en bout PDAT→PET.

Bonnes pratiques pour les algorithmes quantiques

Preset mode expert DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH) : coordinateur principal + 17 sous-agents experts de domaine avec délégation automatique. Fonctions : taskboard (états pending/ready/running/done/failed, DAG dépendances, réclamation atomique, retry, récupération), portes qualité (pipeline 5 étapes : exigences, implémentation, vérification, revue, intégration ; 2 reprises), Five-Anchor (revue/convergence/anti-dérive/collaboration/ressources), Near-distance (modèle identité/tâche/sortie), divulgation progressive (~28 % économie de tokens), persistance, bus P2P, revue croisée, pool d'expérience, voie rapide, auto-retry. 17 experts : données, rédaction, juridique, PM, frontend, UI/UX, architecte, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, sécurité.

Plugin DeepSeek Harness (dsh) pour l'analyse d'actions, le filtrage et le backtesting de stratégies sur les marchés A/HK/US/JP/KR/TW

Plugin « écriture mono-cœur » pour DeepSeek Harness : outils minutieusement simplifiés et sortie renforcée pour les petits modèles quantifiés, adapté à l'exécution locale de pipelines de romans longs avec des modèles embarqués.

Skill d'analyse et de filtrage d'actions A-share : cotations en temps réel, scores de timing technique, signaux d'achat/vente et liste de surveillance gérée.

Préréglage + pack de skills RigorQuant : recherche multi-agents sans surveillance et cloisonnée pour les mathématiques empiriques et computationnelles (économie, finance, portefeuille), avec une batterie de vérifications en quatre parties avant implémentation et une voie d'escalade jacobienne/Lean.

Plugin de prédiction boursière bayésienne qui fusionne MACD, RSI, moyennes mobiles, volume et autres signaux techniques en une probabilité a posteriori de hausse, avec comparaison multi-horizons, classification de l'état de tendance et métriques de risque de position pour les actions A et américaines.

Outils DSH pour reproduire et valider le benchmark CPU du protocole v1 de ml-quant-trading, puis rédiger un rapport prêt à ouvrir en issue. Nécessite un clone local de initial-d/ml-quant-trading (défini comme workspace ou repoPath) ainsi que Python et PyTorch ; ce plugin ne récupère pas le dépôt et n’installe pas ses dépendances.

Atelier quantitatif actions A / actions de Hong Kong : liste de suivi, graphiques en chandeliers, données d'entreprise, configuration de stratégies et backtesting. · Atelier quantitatif actions A et actions de Hong Kong pour DeepSeek Harness.

Atelier quantitatif financier et ticker boursier : boule flottante et panneau tiroir, cotations en temps réel des marchés A/HK/US/monde, lignes K multi-périodes et graphiques intraday sur 5 jours, carnet d'ordres de profondeur, flux de capitaux, carte thermique sectorielle et recherche en investissement par IA.

Route les requêtes OpenRouter via une liste de fournisseurs et un plafond de quantification configurés, injectés sous forme de provider.only/order avec allow_fallbacks, plus provider.quantizations.

Command-triggered red/blue adversarial review for ANY plan (not quant-specific). /plan-adversarial <plan>: arms a gate that requires the agent to derive two independent subagents (red=attack, blue=defend), have them converge on a consensus plan with NO th

SparkElf-maintained fork of dsh-quant: AI-native & DSH-native quant toolkit — 59 tools across 6 pluggable domains (data/alpha/ML/risk/execution), one end-to-end PDAT→PET research pipeline. Fork adds A-share-correct annualization, cross-sectional IC, and u

DeepSeek Harness plugin that exposes QBoson Kaiwu Ising solving as an agent-callable solve_ising tool.

A plugin for dsh: quantify every dsh Agent interaction as a visualized performance metric and automatically sync it to WakaTime -- use data to showcase your productivity with Agent.

Ranks OpenRouter providers for the current DSH model by quantization, speed, cache-heavy price, context, and uptime, with one-click switching to help reduce token costs.

Community DSH plugin for constrained, auditable diePi research backtests