プラグイン

ホワイトボックス AGI アーキテクチャの探求：メタ認知（自己認知ループ）、継続学習（知識フライホイール）、世界モデル（条件空間、時空間記憶グラフ）、自己改善（ブートストラップ規律）、ゼロ LLM ホワイトボックスパイプライン、監査可能な信頼ガードレール。

AgentDescent を使って、DeepSeek Harness の内部からスキル、エージェント、プロンプト、コード、プラグインを進化させます。

DSH向け長期記憶・自己進化プラグイン:L0キャプチャ→L1記憶抽出→L2シーングルーピング→L3ユーザーペルソナ、自動リコール注入、スキル合成、完全ローカル動作(SQLite FTS5 + jieba、ベクトル検索はオプション)。

DeepSeek Harnessエージェントの夜間自己改善機能です。過去のセッションをオフラインで収集し、自身のAPI予算で繰り返しタスクを再実行し、ホールドアウトゲートを通過した検証済みスキルを統合します。microsoft/SkillOptのSkillOpt-Sleepエンジンをネイティブツールと同梱スキルとしてdshに導入します。重みの学習は行いません。Python 3.10以降とSkillOpt-Sleepエンジン（pip install skillopt）が必要です。

AlphaRSI — three-role self-improvement loop that evolves the training recipe of alpha sequence models. Operator runs walk-forward, Evaluator grades with OOS RankIC, Refiner proposes hyperparameters via TPE Bayesian search; only strictly-better recipes are kept. Offline one-command run, data bundle shipped with sha1 reconciliation, GPU auto-detect. Ships one skill.

Records scoped workflow rules and correction reminders with bounded evidence, local settings, and optional Brain Hub integration.

DeepSeek Harness (dsh) plugin: /refine command + settings panel for the dsh-continual-harness self-refinement engine — entry browsing, refinement history timeline, one-click rollback, auto-gate audit; engine optional at runtime.