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DeepSeek Harness 번들로 제공되는 ARIS 연구 워크플로 스킬: 82개 스킬과 Codex를 통한 크로스 모델 적대적 검토.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

DeepSeek Harness용 질문 주도 발견 연구 워크플로: QDD 에이전트 프리셋, 영구적인 수동 및 자동 실행, 감사 가능한 연구 패널을 제공합니다.

엄밀한 오픈 수학 연구 스위트. 정리 증명을 위해 적대적 감사, 연구 프로그램 관리, 파이프라인 오케스트레이션, Lean 4 형식화 감사를 맡는 4개의 agent skills(rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify)을 제공하며, CI 검증 테스트와 기계적 upstream 동기화를 포함한다.