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O pacote DeepSeek Harness registra uma habilidade que converte produção longa (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários empresariais) em pipeline de 9 papéis: scouts T1 literatura / T2 dados / T3 casos em paralelo, T4 analista, T5 redator, T6 companheiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par executados pelo coordenador. Em 6 fases com verificação triangular de evidências, M-gate de 23 verificações, auditoria G0-G14 incluindo gate de rastreamento IA chinês, pontuação peer-review com correspondência de periódicos, e 4 checkpoints humanos. Instala com `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch mais lib/index.js); envia fichas de papel T1-T9, modelos e 11 scripts de verificação sem dependências, com READMEs em cinco idiomas.

Plugin de verificação de metas baseado em evidências para DeepSeek Harness. Bloqueia metas com /ultragoal e verifica a conclusão com base nos códigos de saída de comandos e artefatos gerados, impedindo que o modelo relate falsamente a conclusão da tarefa.

Verificações de saúde para plugins DSH: verificação de manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check chamável pelo modelo, detecção de profile host-shadowing + BOM, diagnósticos de ambiente e preflight de poison.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.

Habilidade de verificação de afirmações que confronta documentos de design e planos com fatos do código, escalando afirmações comportamentais para verificação executável com primitivas lógicas para máquinas de estado e modelos de dados, com regressão antes/depois, restrições de domínio e mineração de riscos de concorrência.

Verificação LLM refinada para agentes DSH: recompensas pairwise sobre logprobs de score-tokens, seleção best-of-N do Probabilistic Pivot Tournament e rastreamento de progresso por etapa.

Fluxos de trabalho de engenharia predefinidos para o DeepSeek Harness: uma ferramenta dev_task que controla transições de estágio, artefatos, verificação, revisão e escopo de commit, além de um ambiente web de trabalho para instalar skills e regras de projeto ou de usuário.

Detector estático e de fumaça em sandbox, sem dependências, para plugins do DSH: portões de estrutura de pacote, varredura do contrato cordis, smoke headless sem chave e checagens de listagem no ecossistema.

Verificação de referências para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): a ferramenta de modelo reference_checker verifica a bibliografia de um artigo (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texto colado) contra Crossref, OpenAlex e arXiv, reporta found / partial / not_found / error por entrada e emite citações corretas no estilo da entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Mercado aberto de plugins: pesquisa ao vivo do tópico dsh-plugin no GitHub com verificação de package.json por repositório (distintivos de manifesto dsh.bundle/dsh.client e um filtro somente verificados), instalações npm-first com verificações anti-squatting da mesma fonte, detecção de atualizações e cinco ferramentas de agente para uso headless.

Loja de plugins: catálogo oficial do npm + lista curada awesome (mais de 550 plugins, 11 categorias), verificação de qualidade via campo dsh, instalação com um clique via `dsh plugin add/remove` oficial, entrada na barra lateral e nas configurações

Grava localmente resumos em JSONL da contagem de ferramentas por turno e sinais de verificação de alto nível, sem armazenar prompts, argumentos de ferramentas ou o texto dos resultados.

Ponte de canal Feishu (Lark) com falha fechada: converse com um bot e receba as respostas do agente dsh — com aprovação opcional de ferramentas human-in-the-loop (cartões Allow/Deny antes de cada chamada bash, tempo limite fail-closed). Integração exclusiva com o SDK oficial do Python (versão fixada); lista de permissões com negação padrão, verificação de assinatura/timestamp/replay de webhooks, sessões fixas por chat; verificação diária de compatibilidade com o SDK mais recente; documentação bilíngue.

Plugin do DeepSeek Harness que mantém honestas as afirmações verdes do agente: execuções de verificação viram comprovantes, as edições são rastreadas e um “todos os testes passam” obsoleto, falho ou mascarado é transformado em uma nova execução em vez de um encerramento.

Portão de frescor para as afirmações do agente sobre testes, typecheck, lint e build: cada execução de verificação vira um recibo em tools/post-execute, edições de arquivos são rastreadas e, ao agent/turn-stopping, uma afirmação cujo último recibo está desatualizado, falhou ou não tem resultado legível induz um passo extra nomeando o recibo e os arquivos editados desde então.

Executa 3 ou 5 candidatos de coding agent em worktrees Git desanexados, valida seus patches com comandos do projeto, classifica apenas os candidatos aprovados e exige aprovação separada antes de aplicar o vencedor.

Separador Install em Settings → Plugins: instala, atualiza e remove qualquer plugin por especificação npm, `github:user/repo` ou caminho local através do mesmo percurso da CLI `dsh plugin add`; verifica atualizações contra npm latest ou GitHub HEAD com proteção contra downgrade e verificação da versão resolvida, ignora o período de arrefecimento de lançamento do pnpm 11 em cada adição/remoção e reinicia o serviço através da shell DSH Desktop ou de um processo relay sob `dsh web` autónomo.

Análise de execução de sessões: etapas, chamadas de ferramentas, falhas, ações repetidas, uso de tokens e sinais de verificação, apresentados como relatórios em texto/Markdown/JSON.

Executa um debate de tese-antítese-selo cujo veredito é calculado a partir de códigos de saída reais de comandos e contagens de casos, nunca da prosa do agente.

Skill de metodologia de clonagem de sites: uma árvore de decisão que prioriza a fonte real, cobrindo sites estáticos, sites de conteúdo React/Vue/Next e frontends com muito WebGL/Canvas, verificação obrigatória de código executável citado de análises de IA de segunda mão, e 13 scripts Node sem dependências para reconhecimento de navegador via CDP, coleta de assets/fontes, rastreamento de rotas, caça a sourcemaps e auditoria por diferença de pixels.

Verificação de relatório inteiro para relatórios científicos: verificações por afirmação contra Crossref, PubMed (varredura de retratações), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA e PatentsView, acessibilidade de URL e concordância de títulos, significado afirmação-versus-fonte em temperatura 0, e um livro-razão de auditoria durável e reiniciável com um relatório anotado.

Gerencie hosts Windows via WinRM a partir de um painel web e sete ferramentas de agente com execução de PowerShell, controle de serviços e processos, transferência de arquivos SMB / em blocos com verificação SHA-256 e execução em cluster.

Marketplace unificado de plugins criado para o shell DSH Desktop (EAC), agregando o catálogo curado, o ecossistema de plugins dsh do GitHub e o registro npm em uma única loja, com lista branca de fontes, verificações prévias de conflitos, verificação de instalação de boot de teste, atualizações manuais/em lote/automáticas e gerenciamento de pacotes de recursos .dshpack.

Exporta e importa a configuração do DeepSeek Harness entre máquinas como arquivos .dshmig do mesmo SO, com redação de credenciais, verificação e rollback.