Plugins

Aplica a marca OpenQuantum, metadados do navegador e assets PWA à interface web nativa do DeepSeek Harness.

Kit de ferramentas de P&D quantitativa para DeepSeek Harness — 59 ferramentas em seis domínios cobrindo dados de mercado, indicadores, avaliação de fatores, validação walk-forward de ML, risco (VaR/CVaR/drawdown/Beta com Kupiec POF), opções, títulos, FICC e simulação de fundos, com um pipeline de pesquisa ponta a ponta PDAT→PET.

Boas práticas para algoritmos quânticos

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Plugin do DeepSeek Harness (dsh) para análise de ações, triagem e backtesting de estratégias nos mercados A/HK/US/JP/KR/TW

Plugin de «escrita de núcleo único» para o DeepSeek Harness: ferramentas minuciosamente simplificadas e saída reforçada para modelos pequenos quantizados, adequado para executar pipelines de romances longos localmente com modelos no dispositivo.

Skill de análise e triagem de ações A-share: cotações em tempo real, pontuações de timing técnico, sinais de compra/venda e watchlist gerenciada.

Preset RigorQuant + pacote de skills: pesquisa multiagente isolada e não supervisionada para matemática empírica e computacional (economia, finanças, portfólio), com uma bateria de verificação em quatro partes antes da implementação e uma via de escalonamento jacobiano/Lean

Plugin de previsão bursátil bayesiana que funde MACD, RSI, médias móveis, volume e outros sinais técnicos em uma probabilidade posterior de alta, com comparação multi-horizonte, classificação do estado de tendência e métricas de risco de posição para ações A e dos EUA.

Ferramentas DSH para reproduzir e validar o benchmark de CPU do protocolo ml-quant-trading v1 e, depois, redigir um relatório pronto para issue. Requer um clone local de initial-d/ml-quant-trading (definido como workspace ou repoPath), além de Python e PyTorch; este plugin não baixa o repositório nem instala suas dependências.

Bancada quantitativa de ações A / ações de Hong Kong: lista de acompanhamento, gráficos de K-line, dados da empresa, configuração de estratégias e backtesting. · Bancada quantitativa de ações A e ações de Hong Kong para o DeepSeek Harness.

Bancada quantitativa financeira e ticker de ações: bola flutuante e painel gaveta, cotações em tempo real dos mercados A/HK/US/global, linhas K multiperíodo e gráficos intradiários de 5 dias, livro de ofertas de profundidade, fluxo de capital, mapa de calor setorial e pesquisa de investimento por IA.

Encaminha as requisições do OpenRouter por uma lista de provedores e um limite de quantização configurados, injetados como provider.only/order com allow_fallbacks, além de provider.quantizations.

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

SparkElf-maintained fork of dsh-quant: AI-native & DSH-native quant toolkit — 59 tools across 6 pluggable domains (data/alpha/ML/risk/execution), one end-to-end PDAT→PET research pipeline. Fork adds A-share-correct annualization, cross-sectional IC, and u

DeepSeek Harness plugin that exposes QBoson Kaiwu Ising solving as an agent-callable solve_ising tool.

A plugin for dsh: quantify every dsh Agent interaction as a visualized performance metric and automatically sync it to WakaTime -- use data to showcase your productivity with Agent.

Ranks OpenRouter providers for the current DSH model by quantization, speed, cache-heavy price, context, and uptime, with one-click switching to help reduce token costs.

Community DSH plugin for constrained, auditable diePi research backtests