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把技能当可训练参数：像训练神经网络一样训练 agent 技能（epochs/batchsize/learning rate/验证门禁，但不碰模型权重）——rollout→reflect→aggregate→select→update→evaluate 循环、候选编辑仅在严格改善 held-out 验证分时接受、文本学习率预算、零推理时模型调用、部署紧凑 best_skill.md。受 microsoft/SkillOpt（MIT）启发。
Token optimizer for DeepSeek Harness — condense your context, keep the essence
SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
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SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
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Mobile/touch optimizations for the DSH Web GUI: iOS input-zoom fix, safe-area insets, touch targets, and viewport clamps for stock dialogs on narrow screens.
Mobile & iPad touch optimization plugin for DeepSeek Harness Web GUI with WebKit fast-tap bypass, hover delay elimination, keyboard focus guard, and smooth workspace scrolling
DeepSeek Harness web UI plugin: tool-call value graph over conversation trajectories — call cost/count/duration weights, bottleneck split, and next-turn optimization prompts.
SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
Repository and agent-runtime analysis skills as an installable DeepSeek Harness plugin: repo recon, DSH enhancement analysis, runtime optimization, publish screening, and DSH plugin-potential assessment.
SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
SQL 优化模式：EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents（38k★ MIT）启发。
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