プラグイン

OpenQuantum ブランディング、ブラウザメタデータ、PWA アセットをネイティブの DeepSeek Harness Web UI に適用します。

DeepSeek Harness 向けの定量 R&D ツールキット。市場データ、指標、ファクター評価、ウォークフォワード ML 検証、リスク（VaR/CVaR/ドローダウン/Beta と Kupiec POF）、オプション、債券、FICC、ファンドシミュレーションを含む 6 分野 59 ツールを備え、PDAT→PET のエンドツーエンド研究パイプラインを提供します。

量子アルゴリズムのベストプラクティス。

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZHバイリンガル) 用Expert-modeエージェントプリセット：チーフコーディネーターと17のドメインエキスパートサブエージェントによる自動タスク委任。機能：タスクボードスケジューラ（ファイルシステム状態機械 pending/ready/running/done/failed、依存DAG、原子的取得、リトライ、クラッシュ復旧）、品質ゲート（高リスクタスクの5段パイプライン：要件明確化・実装・検証・独立レビュー・統合、2ラウンド改修上限）、Five-Anchor制約（ターン毎のレビュー/収束/反ドリフト/協調確認/資源認識）、Near-distance Guidance（エキスパート毎のID/タスク/出力テンプレート）、プログレッシブ開示（約28%トークン節約）、エキスパート永続化、エキスパート間ファイルメッセージバス（直接P2P通信、コーディネーター中継ゼロ）、相互レビュー、体験プール、簡易タスク用ファストトラック、自動リトライ付き障害復旧。専門家：データアナリスト、コピーライター、法務、PM、フロントエンド、UI/UX、アーキテクト、ソーシャルメディア運用、グロースハッカー、量化金融、金融、バックエンド、DevOps、DB、QA、セキュリティ。

A株/香港/米国/日本/韓国/台湾市場をまたいだ株式分析、スクリーニング、戦略バックテストのためのDeepSeek Harness（dsh）プラグイン

DeepSeek Harness 向け「単核執筆」プラグイン：量子化された小型モデル向けにツールを徹底的に簡素化し出力を堅牢化。オンデバイスモデルで長編小説パイプラインをローカル実行するのに適しています。

A株の分析・スクリーニング用skill：リアルタイム株価、テクニカルタイミングスコア、売買シグナル、管理されたウォッチリスト。

RigorQuant プリセット+スキルパック。実証・計算数学(経済学、金融、ポートフォリオ)向けの、無人かつ隔離されたマルチエージェントリサーチを行います。実装前の4段階チェックバッテリーと、ヤコビアン/Lean へのエスカレーションレーンを備えます。

MACD、RSI、移動平均、出来高などのテクニカルシグナルを統合して上昇の事後確率を算出するベイズ株価予測プラグイン。複数期間の比較、トレンド状態の分類、A 株と米国株のポジションリスク指標を提供します。

DSH ツールで ml-quant-trading protocol v1 の CPU ベンチマークを再現・検証し、その後 issue 提出用レポートを作成する。ローカルに initial-d/ml-quant-trading のクローン（workspace または repoPath に設定）が必要で、さらに Python と PyTorch が必要。この plugin はリポジトリの取得も依存関係のインストールも行わない。

A 株 / 香港株のクオンツ・ワークベンチ：ウォッチリスト、K ライン、企業データ、戦略設定とバックテスト。 · DeepSeek Harness 用の A 株・香港株クオンツ・ワークベンチ。

金融クオンツワークベンチおよび株式ティッカー：フローティングボールとドロワーパネル、A/HK/US/グローバル市場の実時間クォート、複数期間のK線および5日分の日中チャート、深度板情報、資金フロー、セクターヒートマップ、AI投資リサーチ。

OpenRouter のリクエストを、設定済みのプロバイダーリストと量子化上限を通じてルーティングし、provider.only/order として allow_fallbacks 付きで注入、さらに provider.quantizations も指定します。

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