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Skills de fluxo de trabalho de pesquisa ARIS como um pacote DeepSeek Harness: 82 skills mais revisão adversarial entre modelos via Codex.

Reuniões visuais de mesa-redonda para DeepSeek Harness — nós especialistas em um anel com arestas direcionadas, uma porta de agregação, pensamento proxy para modelos trabalhadores caixa-preta e revisão adversarial (red-team) de planos consolidados com endosso/rejeição por ponto de vista.

Conjunto de ferramentas para o ciclo de checagem adversarial → correção → revisão.

Ciclo de verificação adversarial → correção → revisão.

Pesquisa profunda como modo de agente: um único laço revisado que planeja, pesquisa em rodadas paralelas adaptativas conduzidas pelas lacunas que os próprios pesquisadores declaram, sintetiza um relatório citado e depois o revisa de forma adversarial, em vez de um script que o modelo reescreve por chamada. As perguntas que o orçamento de rodadas nunca alcançou são nomeadas no relatório em vez de serem descartadas.

Skill de análise estrutural multifacetada: análise adversarial em primeiro lugar em 16 lentes em 4 categorias com 10 ferramentas estruturais, calibração de confiança e saída em camadas vinculada aos fatos.

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.

Matemática de competição (IMO/Putnam/USAMO/AIME) resolvida com uma passada de raciocínio puro, um verificador adversarial em um contexto de subagente novo, e saída de confiança calibrada (alta / média / honesta "sem solução confiante"); renderização opcional de LaTeX para PDF.

Suíte rigorosa de pesquisa matemática aberta: quatro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) para provar teoremas com auditoria adversarial, gestão de programa de pesquisa, orquestração de pipeline e auditoria de formalização em Lean 4; testes verificados por CI e sincronização mecânica com upstream.

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.

Responde perguntas difíceis encenando um debate formal: dois subagentes adversariais argumentam lados opostos com pesquisa, e o agente principal decide sobre a transcrição através das ferramentas debate_open, debate_round e debate_verdict.

HarmonyOS delivery orchestration for DSH: freezes a four-dimension acceptance pack whose measurable criteria carry machine-checkable assertions, runs an adversarial pre-review before dispatch, hands the work to DevEco Code in Goal mode, then audits the delivery with independently gathered evidence (screenshots, UI tree, logs, hashed evidence bundle), recomputing assertion verdicts against measured values and filing rework orders; includes a cited rule catalog, a user-confirmation state and a gate calibration ledger.

Revisão adversarial para DeepSeek Harness: submete um plano já definido a especialistas red-team somente leitura por dimensão e separa as descobertas em defeitos individuais para você aprovar ou rejeitar um por um. Nunca reescreve o plano nem corrige código.

Revisão adversarial red/blue disparada por comando para QUALQUER plano (não específico de quant). /plan-adversarial <plan>: arma um gate que requer que o agente derive dois subagentes independentes (red=ataca, blue=defende), faça-os convergir em um plano de consenso SEM th

Gate de revisão adversarial para chamadas de ferramentas. Conecta-se a tools/pre-execute e primeiro aplica, sem latência, uma regex local a comandos destrutivos (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format e gravações em disco) e caminhos sensíveis (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Só uma correspondência aciona uma chamada ao modelo revisor, que responde allow ou deny. Leituras simples e gravações comuns não entram nesse fluxo nem adicionam atraso. Cada decisão aparece ao vivo na GUI Web.

Revisão adversarial de código: detectores paralelos examinam um diff por perspectivas separadas (correção, ciclo de vida, contrato, segurança); verificadores independentes tentam refutar cada achado, e uma refutação o descarta.

Revisão adversarial de código por múltiplas perspectivas: análises paralelas de correção, segurança e manutenção examinam um diff, com classificação determinística de gravidade, regras de supressão e histórico incremental.