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Skill del flusso di lavoro di ricerca ARIS come bundle DeepSeek Harness: 82 skill più revisione avversariale cross-model tramite Codex.

Riunioni rotonde visuali per DeepSeek Harness — nodi esperti su un anello con archi diretti, gateway di aggregazione, thinking proxy per modelli worker black-box e revisione avversaria (red-team) dei piani definiti con endorse/reject per ogni punto di vista.

Set di strumenti per il ciclo controllo avversariale → correzione → revisione.

Ciclo verifica avversariale → correzione → revisione.

Ricerca approfondita come modalità agente: un unico ciclo revisionato che pianifica, ricerca in round paralleli adattivi guidati dai gap che i ricercatori stessi dichiarano, sintetizza un rapporto citato e poi lo rivede in modo avversariale, invece di uno script che il modello riscrive a ogni chiamata. Le domande che il budget dei round non ha mai raggiunto vengono nominate nel rapporto anziché scartate.

Skill di analisi strutturale multi-lens: analisi adversarial-first attraverso 16 lenti in 4 categorie con 10 strumenti strutturali, calibrazione della confidenza e output stratificato vincolato ai fatti.

Math Agent Framework per DeepSeek Harness: motore di derivazione simbolica (CES / forme quadratiche / ODE / PDE), verifica con SymPy, dimostrazioni formali verificate dal compilatore Lean 4 e verifica avversariale multi-agente in stile QED, esposti come strumenti DSH nativi tramite una shell TS che fa da ponte a un motore Python. Richiede la clonazione del repository math-agent-framework e `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME che punta alla radice del repository. Ogni risultato riporta la provenienza (versioni dei motori, seed, tolleranze) ed è contrassegnato come dati non attendibili.

Matematica olimpica (IMO/Putnam/USAMO/AIME) risolta con un passaggio di ragionamento puro, un verificatore avversariale in un contesto di subagent fresco, e output di confidenza calibrata (alta / media / onesta "nessuna soluzione certa"); rendering opzionale LaTeX-to-PDF.

Suite rigorosa di ricerca matematica open: quattro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) per la dimostrazione di teoremi con audit avversariale, gestione del programma di ricerca, orchestrazione della pipeline e audit di formalizzazione Lean 4; test verificati in CI e sincronizzazione meccanica con upstream.

Esegue un dibattito tesi-antitesi-sigillo il cui verdetto è calcolato da codici di uscita reali dei comandi e conteggi dei casi, mai dalla prosa dell'agente.

Risponde a domande difficili organizzando un dibattito formale: due subagent avversari discutono posizioni opposte con ricerche, poi l'agente principale giudica il transcript tramite gli strumenti debate_open, debate_round e 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.

Revisione avversaria per DeepSeek Harness: sottopone un piano definito a esperti red-team in sola lettura per dimensione e suddivide i risultati in difetti singoli da approvare o rifiutare uno per volta. Non riscrive il piano né corregge codice.

Revisione avversariale rosso/blu attivata da comando per QUALSIASI piano (non specifica per quant). /plan-adversarial <plan>: arma un gate che richiede all'agente di derivare due subagent indipendenti (rosso=attacca, blu=difendi), farli convergere su un piano di consenso con NESSUN th

Gate di revisione avversaria per le chiamate agli strumenti. Si aggancia a tools/pre-execute e controlla prima, senza latenza, con regex locale i comandi distruttivi (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format, scritture su disco) e i percorsi sensibili (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Solo una corrispondenza attiva una chiamata al modello di revisione, che restituisce allow o deny. Letture semplici e scritture ordinarie non passano da questo percorso né aggiungono ritardi. Ogni verdetto appare live nella GUI Web.

Revisione avversaria del codice: analizzatori paralleli esaminano un diff con lenti separate (correttezza, ciclo di vita, contratto, sicurezza); verificatori indipendenti tentano di confutare ogni rilievo, e una confutazione lo elimina.

Revisione avversaria del codice da più prospettive: analisi parallele di correttezza, sicurezza e manutenibilità esaminano un diff, con classificazione deterministica della gravità, regole di soppressione e cronologia incrementale.