プラグイン

再現可能な科学研究ワークベンチ：エージェント駆動セル、フィードバック・再実行機能付きインライン図表、マニフェスト由来の来歴追跡、環境スナップショット、出版グレードの図表作成スキル（9個のbio_*ツール＋ワークベンチUI）を備えています。

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。

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.

arXiv、一次情報のラボ、公式アーティファクト、ハードウェアベンダー、オプトインの X シグナルを整理してバージョン付きのリリース証拠バンドルを作り、主張単位の再現をコマンド・アーティファクト・指標・検証器でゲートします。

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.