Plugin

Banco di lavoro scientifico riproducibile: celle guidate da agenti, figure inline con feedback/riesecuzione, provenienza tramite manifesto, snapshot dell'ambiente e competenze di figure di livello pubblicazione (9 strumenti bio_* + interfaccia del banco di lavoro).

Strumenti DSH per riprodurre e validare il benchmark CPU del protocollo v1 di ml-quant-trading, quindi redigere un report pronto per una issue. Richiede un clone locale di initial-d/ml-quant-trading (impostato come workspace o repoPath) oltre a Python e PyTorch; questo plugin non scarica il repository né installa le sue dipendenze.

Clusters arXiv, first-party lab, official artifact, hardware-vendor, and opt-in X signals into versioned release evidence bundles, then gates claim-level reproduction on commands, artifacts, metrics, and verifiers.

Raggruppa segnali da arXiv, laboratori di prima parte, artefatti ufficiali, produttori hardware e X con consenso in bundle di prove versionati, e vincola la riproduzione a livello di affermazione a comandi, artefatti, metriche e verificatori.

Paired experiments and promotion gates for DSH plugins.

DeepSeek Harness plugin for Readproof: stable readproof:// identity, freshness policy, snapshots, per-run manifests, diff, byte-exact replay, and evidence bundles as model-callable tools.