プラグイン

ARIS リサーチワークフロースキルを DeepSeek Harness バンドルとして提供: 82 種類のスキルと、Codex を介したモデル横断の敵対的レビュー。

DeepSeek Harness 向けの可視化された円卓会議—リング上に配置された専門ノードと有向エッジ、集約ゲートウェイ、ブラックボックスの worker models 向け proxy thinking、そして確定済み計画に対する adversarial review（red-team）と、各視点ごとの endorse/reject。

敵対的チェック → 修正 → レビューのループを回すツールセット。

敵対的チェック → 修正 → レビューのループです。

DeepSeek Harness用のMath Agent Framework：記号導出エンジン（CES／二次形式／ODE／PDE）、SymPyによる検証、Lean 4コンパイラ検証済みの形式証明、QEDスタイルのマルチエージェント敵対的検証を提供し、Pythonエンジンを橋渡しするTSシェルを通じてネイティブDSHツールとして公開。math-agent-frameworkリポジトリのクローンと`pip install -r requirements.txt`が必要で、MATH_AGENT_HOMEはリポジトリのルートを指します。すべての結果に出所情報（エンジンバージョン、シード、許容誤差）が付き、信頼できないデータとしてマークされます。

エージェントモードとしてのディープリサーチ：計画を立案し、研究者自身が宣言するギャップによって駆動される適応的な並列ラウンドで調査し、出典付きレポートを統合してから敵対的にレビューする、1つのレビュー済みループです。モデルが呼び出しごとに書き換えるスクリプトではありません。ラウンド予算に届かなかった質問は、削除されずレポートに明記されます。

多角的な構造分析スキル。16 のレンズを 4 つのカテゴリで用いる adversarial-first 分析、10 個の構造ツール、信頼度の較正、事実に紐づく階層的出力を備える。

Runs a thesis-antithesis-seal debate whose verdict is computed from real command exit codes and case counts, never from agent prose.

厳密なオープン数学研究スイート。定理証明向けに、敵対的監査・研究プログラム管理・パイプライン編成・Lean 4 形式化監査を担う4つの agent skills（rigorous-open-math-research、manage-math-research-program、math-research-workflow、lean-verify）を備え、CI 検証済みテストと機械的な upstream 同期を提供する。

Answers hard questions by staging a formal debate: two adversarial subagents argue opposite sides with research, then the main agent rules on the transcript through the debate_open, debate_round, and debate_verdict tools.

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

Competition math (IMO/Putnam/USAMO/AIME) solved with a pure-reasoning pass, an adversarial verifier in a fresh subagent context, and calibrated confidence output (high / medium / honest "no confident solution"); optional LaTeX-to-PDF rendering.

Adversarial code review — parallel finders inspect a diff through separate lenses (correctness, lifecycle, contract, security), then each finding goes to independent verifiers tasked with refuting it, and one refutation drops it.

Adversarial multi-lens code review: parallel correctness/security/maintainability lenses attack a diff, with deterministic severity grading, suppression rules and incremental review history.