Плагины

Применяет брендинг OpenQuantum, метаданные браузера и PWA-ассеты к нативному веб-интерфейсу DeepSeek Harness.

Квантовый R&D-набор инструментов для DeepSeek Harness — 59 инструментов в шести доменах: рыночные данные, индикаторы, оценка факторов, walk-forward ML validation, риск (VaR/CVaR/просадка/Beta с Kupiec POF), опционы, облигации, FICC и моделирование фондов, с end-to-end конвейером исследований PDAT→PET.

Лучшие практики квантовых алгоритмов

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.

Плагин «одноядерного письма» для DeepSeek Harness: инструменты тщательно упрощены, а вывод усилен для квантованных малых моделей; подходит для локального запуска пайплайнов длинных романов на локальных моделях.

Плагин DeepSeek Harness (dsh) для анализа акций, скрининга и бэктестинга стратегий на рынках A/HK/US/JP/KR/TW

Навык анализа и скрининга акций A-share: котировки в реальном времени, оценки технического тайминга, сигналы покупки/продажи и управляемый список наблюдения.

Пресет RigorQuant + пакет навыков: автономное изолированное многоагентное исследование для эмпирической и вычислительной математики (экономика, финансы, портфель), с батареей проверок из четырёх частей перед реализацией и эскалацией через jacobian/Lean.

Инструменты DSH для воспроизведения и проверки CPU-бенчмарка протокола ml-quant-trading v1, а затем подготовки отчёта, готового для issue. Требуется локальный клон initial-d/ml-quant-trading (укажите как workspace или repoPath), а также Python и PyTorch; этот плагин не загружает репозиторий и не устанавливает его зависимости.

Плагин байесовского прогноза акций, объединяющий MACD, RSI, скользящие средние, объём и другие технические сигналы в апостериорную вероятность роста, со сравнением по нескольким горизонтам, классификацией состояния тренда и метриками риска позиции для акций A и США.

Количественная рабочая станция для акций A / Гонконга: список избранных акций, графики K-линий, данные компаний, настройка стратегий и бэктест. · Количественная рабочая станция для акций материкового Китая и Гонконга для DeepSeek Harness.

Финансовый количественный воркбенч и биржевой тикер: плавающий шар и панель-ящик, котировки рынков A/HK/US/глобального рынка в реальном времени, свечи K за несколько периодов и внутридневные графики на 5 дней, биржевой стакан глубины, поток капитала, тепловая карта секторов и инвестиционные исследования с ИИ.

Маршрутизирует запросы OpenRouter через настроенный список провайдеров и предел квантования, внедряемые как provider.only/order с allow_fallbacks, а также provider.quantizations.

Запускаемый командой красно-синий антагонистический ревью для ЛЮБОГО плана (не только квантового). /plan-adversarial <план>: включает шлюз, требующий от агента вывести два независимых подагента (red=атака, blue=защита), заставить их прийти к консенсусному плану БЕЗ 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