前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）中做長程研究時，常見問題是：提出假設、探索方法、驗證結論、寫實現容易混在同一上下文中，最後很難分清哪些結論經過檢查、哪些只是生成結果。

dsh-rigorquant 針對這類經驗/計算數學研究，提供一組 agent preset 和 bundled skills。它把一次 DSH 會話組織成一個帶邊界、有分工、可在實現前檢查的研究流程。

這是什麼¶

dsh-rigorquant 是 DSH 插件，倉庫地址爲：

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.

許可證爲 MIT。

簡單說，它把一次 DSH 會話變成一個 context-isolated multi-agent research lab：並行探索、獨立重推、對抗檢查、元驗證、升級路徑和活動面板都在同一會話內協作。

會話邊界¶

這裏的“unattended”有明確限制：

• 只在一次 live session 內無人值守。
• 跨過 session 邊界後，目標會解除。
• 人工輸入一輪 continue 後重新激活。
• 它不會跨重啓自主繼續。

因此，它適合在一次會話內推進較長的研究任務，不適合作爲跨進程、跨重啓的自動研究系統使用。

多角色研究流程¶

dsh-rigorquant 的核心是把研究拆成多個角色，讓生產和檢查分開。

已覈實的流程要點包括：

• Parallel explorers 在 blank context 中提出候選方法。
• Ground-truth track 重新推導 analytic closed forms、invariants 和 bounds，並使用兩次獨立的 subagent_ground_truth 調用。
• Adversary 只通過 counterexample 淘汰路徑。
• Meta-validator rq_check.py 檢查證據，拒絕缺少證據的 PASS。

README 將循環稱爲 five moves，並點名了：

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

已覈實的資料在這裏截斷，第五個動作沒有展開。

這個流程的關鍵約束是：生產方不檢查自己的工作；一個想法只有在遇到具體 counterexample 時才被淘汰。

實現前檢查¶

在 numerical implementation 前，插件會運行 four-part check battery。

已覈實資料沒有完整列出四項檢查的具體名稱，只確認它在數值實現前運行，並且由 meta-validator rq_check.py 對證據進行校驗。

rq_check.py 的行爲要點：

• 讀取 audit record，而不是 study.json。
• 如果證據缺失，拒絕 PASS。
• 研究結果不能替自己背書。

隨機性與升級路徑¶

對於 stochastic work，插件使用：

fixed-seed + LLN conventions

它還提供一條 opt-in 的 jacobian MCP escalation lane。Lean 被作爲 manual external lane。

這意味着插件可以在某些關鍵判斷上走升級路徑，而不是隻停留在單輪推理或單次生成結果。

活動面板¶

插件帶有 live activity panel，入口爲：

rq-activity

它只觀察當前 RigorQuant session，顯示當前會話的運行狀態。

已覈實的邊界是：

• 純觀察，不改變 tool、route 或 model。
• 讀取 core 已經發布的事件。
• 提供 JSON snapshot + portraits。

也就是說，活動面板是隻讀視圖，用來觀察當前會話裏的研究過程。

安裝與啓用¶

已覈實的資料沒有給出可直接複製的官方安裝命令。

package.json 中有這些信息：

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

倉庫文件列表包括：

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

它還聲明瞭 DSH bundle patch：

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

如果你準備安裝，不要憑插件名拼接安裝命令。先檢查：

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

確認這些文件的行爲、依賴和權限邊界後再啓用。

典型用法¶

在一次 DSH live session 中啓用該插件後，可以把一個經驗/計算數學問題交給它處理。

運行過程中，已覈實的結果分支包括：

• PASS：auto-implement and proceed。
• BLOCKED：經過 3 輪同一 gap 後，返回 strongest derivation + exact gap。
• BUDGET：經過 5 輪後，checkpoint + report。

使用時需要記住會話邊界：

一次 live session 內：
    可以按流程推進。

跨過 session 邊界：
    目標解除。

人工輸入一輪：
    continue

結果：
    目標重新激活。

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

適用場景與注意¶

適合：

• 需要在一次 DSH 會話內做較長的 empirical/computational mathematics research。
• 需要在數值實現前完成檢查。
• 需要並行探索、獨立重推、對抗檢查、證據驗證的組合流程。
• 需要 opt-in 的 jacobian MCP escalation lane。
• 需要把 Lean 作爲 manual external lane。
• 需要 rq-activity 觀察當前 RigorQuant session。

注意：

• 它只在一次 live session 內無人值守，不跨重啓自主運行。
• 它不是普通單輪問答插件，而是一組角色、技能和檢查流程的組合。
• 插件以當前 dsh 進程權限運行，安裝前應檢查源碼與許可證。
• 當前已覈實資料沒有給出官方安裝命令，不要憑名稱拼接 dsh plugin add 一類命令。
• rq-activity 只做觀察，不改變工具、路由或模型。

結尾¶

dsh-rigorquant 的價值，是把 DSH 會話中的數學研究從單次生成變成有邊界、有分工、有檢查、有證據的流程。它適合對可審計性和實現前檢查有要求的經驗/計算數學研究場景。

倉庫地址：

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