Плагины

Единый поиск с проверкой доказательств для агентов: более 120 движков с многоязычной маршрутизацией, вертикальными доменами и структурированными карточками модальностей, 10 инструментов MCP плюс оркестрация wide_research и цикл fetch-verify для восполнения оценок доказательств.

Поиск, созданный для агентов: многоязычное покрытие веба, научных статей, кода, шопинга, финансов, новостей и энциклопедий.

Набор плагинов-ассистентов для исследований (поиск литературы, исследовательская вики, компиляция LaTeX, независимая проверка субагентами) для DeepSeek Harness.

Плагин академического ассистента.

Защитник академического письма (двуязычный EN/ZH): убирает характерную для ИИ защитную формулировку, сохраняет научную доказательность (цифры, цитаты, силу утверждений, незначимые результаты, границы применимости) при редактировании и настраивает текст под целевой журнал (Journal Profile + Journal Fit). Детерминированные локальные регулярные выражения/статистика, без сети и LLM; включает writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile с автоматической проверкой при написании статьи.

Устанавливает четыре многоагентных пресета для математических исследований в DSH: v2 (пайплайн на основе вероятностей с дебатами нескольких проверяющих), v3 (база знаний в стиле статьи на Markdown с агентом-планировщиком и переиспользуемой библиотекой методов), v4 (постоянные самоорганизующиеся резиденты, которые переписываются и встречаются) и v5 (исследовательский институт с академиком, который разбирает и распределяет работу, голосующими исследователями, временными работниками, групповым чатом и таск-бордом compare-and-set); все четыре поддерживают возобновление с чекпоинта, вмешательство человека и необязательный переключатель формальной верификации Lean (off/encourage/require), прошедшее доказательство которого превращает голосование в проверку точности Lean-утверждений.

Академический поиск AI4Scholar: 38 инструментов для Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv и разрешения DOI (поиск, граф цитирования, авторы, рекомендации, полный текст PDF по частям, автоцитирование, научные рисунки), единый кросс-платформенный поиск с дедупликацией, карточка API-ключа в настройках и учёт кредитов за вызов через карточку баланса `/ai4scholar`.

Порт из плагина ARS Claude Code (44k+ звёзд на GitHub): академические исследовательские скиллы для DeepSeek Harness — команда агентов глубокого исследования, конвейер написания статей, мульти-перспективная панель рецензирования и сквозной оркестратор, плюс шестнадцать команд /ars-*.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

Предоставляет сервисы MCP публичных данных Cue для DeepSeek Harness: 15 доменов streamable-http (~104 инструмента) для регулятивных, макроэкономических, раскрытия, статутных, владений, сущностных, академических данных, IPO, ESOP, выкупа, сносок и факт-индекса в виде нативных инструментов mcp__cue_<domain>__*.

Курируемый рынок исследовательских плагинов: добавляет страницу «Исследовательские плагины» в Настройки с проверенными вручную плагинами для литературного поиска, управления ссылками, написания и рабочих сред — установка, обновление и удаление в один клик, привязанные к проверенной версии, перезапуск из панели, и ровно один сетевой запрос (собственный каталог).

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Инструменты поиска научной литературы и оформления цитат для DeepSeek Harness: поиск статей через Crossref и OpenAlex без ключа API, поиск связанных работ и форматирование цитат в GB/T 7714, APA и BibTeX.

Набор инструментов академического письма для агентов DSH: планы статей, каркасы для заголовка и аннотации, ссылки GB/T 7714 / APA / MLA, QA формулировок и контрольный список перед подачей.

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.

Literature search for DeepSeek Harness: nineteen international sources (Crossref, ACM Digital Library, IEEE, OpenAlex, DOAJ, Europe PMC, PubMed, PubMed Central, arXiv, bioRxiv, medRxiv, Semantic Scholar, CORE, Zenodo, HAL, IACR ePrint, OpenReview, SSRN, U

Legal training workbench: three-pane academic UI that reads the "Minglü" (lawagent preset) learning profile (case dossiers, flashcards, wrong-answer book, notes) and sends instructions into a Minglü session with one click.

Report stage — academic paper writing for asset pricing and machine learning research. Ships one skill.

Academic paper-writing Web product bundle for DeepSeek Harness

Long-form drafts with the structure already decided. Blog posts, press releases, product and job descriptions, FAQs, email templates, READMEs, changelogs, meeting minutes, weekly reports, cover letters, academic polish, name ideas.

Academic mode for DeepSeek Harness (dsh): a research persona, anti-fabrication rules for citations and data, and bilingual conventions. Pairs with dsh-ai4scholar (literature tools) and dsh-research (research skills).

Turn a paper into an academic talk for DeepSeek Harness (dsh) — 论文转 PPT / 组会汇报 / 会议报告 / 答辩 / 开题. Reads the real full text, budgets the slot per venue, and builds the deck around the figures with the speaker notes written as the script. Drives dsh-ai4schol