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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.

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.

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.

Runs a thesis-antithesis-seal debate whose verdict is computed from real command exit codes and case counts, never from agent prose.

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.

Answers hard questions by staging a formal debate: two adversarial subagents argue opposite sides with research, then the main agent rules on the transcript through the debate_open, debate_round, and debate_verdict tools.

Command-triggered red/blue adversarial review for ANY plan (not quant-specific). /plan-adversarial <plan>: arms a gate that requires the agent to derive two independent subagents (red=attack, blue=defend), have them converge on a consensus plan with NO th

Competition math (IMO/Putnam/USAMO/AIME) solved with a pure-reasoning pass, an adversarial verifier in a fresh subagent context, and calibrated confidence output (high / medium / honest "no confident solution"); optional LaTeX-to-PDF rendering.

Adversarial code review — parallel finders inspect a diff through separate lenses (correctness, lifecycle, contract, security), then each finding goes to independent verifiers tasked with refuting it, and one refutation drops it.

Adversarial multi-lens code review: parallel correctness/security/maintainability lenses attack a diff, with deterministic severity grading, suppression rules and incremental review history.