前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）中做长程研究时，常见问题是：提出假设、探索方法、验证结论、写实现容易混在同一上下文中，最后很难分清哪些结论经过检查、哪些只是生成结果。

dsh-rigorquant 针对这类经验/计算数学研究，提供一组 agent preset 和 bundled skills。它把一次 DSH 会话组织成一个带边界、有分工、可在实现前检查的研究流程。

这是什么¶

dsh-rigorquant 是 DSH 插件，仓库地址为：

https://github.com/linxichen/dsh-rigorquant

它的描述是：

RigorQuant for DeepSeek Harness: session-scoped unattended, context-isolated
multi-agent research for empirical/computational mathematics with a four-part
pre-implementation check battery and a jacobian/Lean escalation lane.

许可证为 MIT。

简单说，它把一次 DSH 会话变成一个 context-isolated multi-agent research lab：并行探索、独立重推、对抗检查、元验证、升级路径和活动面板都在同一会话内协作。

会话边界¶

这里的“unattended”有明确限制：

• 只在一次 live session 内无人值守。
• 跨过 session 边界后，目标会解除。
• 人工输入一轮 continue 后重新激活。
• 它不会跨重启自主继续。

因此，它适合在一次会话内推进较长的研究任务，不适合作为跨进程、跨重启的自动研究系统使用。

多角色研究流程¶

dsh-rigorquant 的核心是把研究拆成多个角色，让生产和检查分开。

已核实的流程要点包括：

• Parallel explorers 在 blank context 中提出候选方法。
• Ground-truth track 重新推导 analytic closed forms、invariants 和 bounds，并使用两次独立的 subagent_ground_truth 调用。
• Adversary 只通过 counterexample 淘汰路径。
• Meta-validator rq_check.py 检查证据，拒绝缺少证据的 PASS。

README 将循环称为 five moves，并点名了：

1. Promise
2. Fan out
3. Ground-truth it
4. Attack it

已核实的资料在这里截断，第五个动作没有展开。

这个流程的关键约束是：生产方不检查自己的工作；一个想法只有在遇到具体 counterexample 时才被淘汰。

实现前检查¶

在 numerical implementation 前，插件会运行 four-part check battery。

已核实资料没有完整列出四项检查的具体名称，只确认它在数值实现前运行，并且由 meta-validator rq_check.py 对证据进行校验。

rq_check.py 的行为要点：

• 读取 audit record，而不是 study.json。
• 如果证据缺失，拒绝 PASS。
• 研究结果不能替自己背书。

随机性与升级路径¶

对于 stochastic work，插件使用：

fixed-seed + LLN conventions

它还提供一条 opt-in 的 jacobian MCP escalation lane。Lean 被作为 manual external lane。

这意味着插件可以在某些关键判断上走升级路径，而不是只停留在单轮推理或单次生成结果。

活动面板¶

插件带有 live activity panel，入口为：

rq-activity

它只观察当前 RigorQuant session，显示当前会话的运行状态。

已核实的边界是：

• 纯观察，不改变 tool、route 或 model。
• 读取 core 已经发布的事件。
• 提供 JSON snapshot + portraits。

也就是说，活动面板是只读视图，用来观察当前会话里的研究过程。

安装与启用¶

已核实的资料没有给出可直接复制的官方安装命令。

package.json 中有这些信息：

name: dsh-rigorquant
version: 0.4.0
license: MIT
bin: dsh-rigorquant -> ./install.sh

仓库文件列表包括：

cordis.patch.yml
dsh/
agent-presets/
env/
mcp/
docs/
tests/
install.sh
README.md
README.zh-CN.md
LICENSE

它还声明了 DSH bundle patch：

dsh.bundle.patch: ./cordis.patch.yml

如果你准备安装，不要凭插件名拼接安装命令。先检查：

• install.sh
• mcp/
• agent-presets/
• dsh/
• docs/
• LICENSE

确认这些文件的行为、依赖和权限边界后再启用。

典型用法¶

在一次 DSH live session 中启用该插件后，可以把一个经验/计算数学问题交给它处理。

运行过程中，已核实的结果分支包括：

• PASS：auto-implement and proceed。
• BLOCKED：经过 3 轮同一 gap 后，返回 strongest derivation + exact gap。
• BUDGET：经过 5 轮后，checkpoint + report。

使用时需要记住会话边界：

一次 live session 内：
    可以按流程推进。

跨过 session 边界：
    目标解除。

人工输入一轮：
    continue

结果：
    目标重新激活。

如果你看到 BLOCKED，重点查看它返回的 strongest derivation 和 exact gap；如果你看到 BUDGET，重点查看 checkpoint 和 report。

适用场景与注意¶

适合：

• 需要在一次 DSH 会话内做较长的 empirical/computational mathematics research。
• 需要在数值实现前完成检查。
• 需要并行探索、独立重推、对抗检查、证据验证的组合流程。
• 需要 opt-in 的 jacobian MCP escalation lane。
• 需要把 Lean 作为 manual external lane。
• 需要 rq-activity 观察当前 RigorQuant session。

注意：

• 它只在一次 live session 内无人值守，不跨重启自主运行。
• 它不是普通单轮问答插件，而是一组角色、技能和检查流程的组合。
• 插件以当前 dsh 进程权限运行，安装前应检查源码与许可证。
• 当前已核实资料没有给出官方安装命令，不要凭名称拼接 dsh plugin add 一类命令。
• rq-activity 只做观察，不改变工具、路由或模型。

结尾¶

dsh-rigorquant 的价值，是把 DSH 会话中的数学研究从单次生成变成有边界、有分工、有检查、有证据的流程。它适合对可审计性和实现前检查有要求的经验/计算数学研究场景。

仓库地址：

https://github.com/linxichen/dsh-rigorquant