Apache-2.0 の推論時認知制御スキル。j-space/ を DeepSeek Harness の Skills ディレクトリにインストールし verify_suite.py で検証すれば、必要に応じて読み込まれる深い推論・検証・リカバリ制御が得られる。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
Add deep reasoning, verification and recovery control to DeepSeek Harness tasks
A managed inference-time workspace (one entry, nine selectively loaded modules, three references) that routes fast / full / loop passes over deep reasoning, long-horizon work, tool use, verification, and recovery
Developers running DeepSeek Harness or any Skill-capable coding agent who want stronger reasoning and self-verification on complex tasks
Keep durable state across multi-stage, long-horizon agent tasks
A `.jspace/` ledger in the task workspace with goal / next-action notes, hub entries, checkpoints, questions, seams and resume, managed by the optional standard-library controller
Teams running multi-stage workflows (multiple files, turns, tools) where context must survive long gaps and interruptions
Verify that a Skill package installs intact before using it
An integrity check result from `verify_suite.py` run with any Python 3 interpreter, confirming SKILL.md and its relative module / reference / script paths are intact
Anyone installing the suite into a host's Skills directory who wants a quick post-install sanity check
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- An AI host with a user-level Skills directory (or a chat / API environment where SKILL.md can be provided as a system- or developer-level instruction)
- A Python 3 interpreter on the host (commonly `python`, `python3`, or `py -3`) for the integrity check and the optional controller
インストール手順
- 01
Download or clone this repository
- 02
Locate the user-level Skills directory used by your AI host
- 03
Copy the complete `j-space/` directory into it so that the installed entry is `<skills-directory>/j-space/SKILL.md`
- 04
Run the integrity check: `<python-command> <skills-directory>/j-space/scripts/verify_suite.py`
- 05
Reload the host if it discovers Skills at startup
導入成功の確認
- Run `<python-command> <skills-directory>/j-space/scripts/verify_suite.py` — the README's integrity check for the installed package
03DSH 統合と能力の範囲
Model-agnostic Skill (SKILL.md) installed into the host's user-level Skills directory; DeepSeek Harness loads it as a Skill and its evaluations were configured from the official DeepSeek Harness minimal-mode setup
Selective workspace loading with fast / full / loop passes
any task request via the host's Skill mechanism (Skill picker, `/j-space`, `$j-space`, or a direct request)→the entry gate selects the lightest suitable pass: fast (nothing extra), full (one or two modules, ship before delivery), or loop (ledger, seams, checkpoints, register audit, recovery)
Optional loop controller for durable task state
`jspace.py` CLI commands (note, seam, ship, resume) run by resolved Skill path with the task workspace as current directory→externalized loop state under `.jspace/`: goals, next actions, hub entries, checkpoints, questions, and resume after long gaps
writes working state under the task's `.jspace/` directory (Python standard library only)Verification and recovery mechanisms
in-flight reasoning, stalled derivations, or outgoing deliverables→bridge-before-conclusion intermediates, bounded empirical tests with a named verifier and coverage, metacognitive routing of confidence / inconsistency / failure signals, and `ship` register-leakage audits
Cross-model, host-agnostic integration
`j-space/SKILL.md` — installed directly in hosts with a native Skill loader, or provided as a system- / developer-level instruction in chat / API environments→the same protocol (workspace loading, selective routing, state externalization, verification, recovery) across DeepSeek, Qwen, GLM, GPT, and Claude model families
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Developers running DeepSeek Harness or any Skill-capable coding agent who want stronger reasoning and self-verification on complex tasks
- Teams running multi-stage workflows (multiple files, turns, tools) where context must survive long gaps and interruptions
- Anyone installing the suite into a host's Skills directory who wants a quick post-install sanity check
不向きな用途
- The installed `j-space/` directory must remain intact: SKILL.md routes to relative paths under `modules/`, `references/`, and `scripts/`, so partial copies or moved files break the Skill.
- Effect size varies with base capability, context policy, tool harness, sampling configuration, and benchmark implementation; reported benchmarks were collected in the project's own evaluation environment, so scores are not directly comparable across harnesses.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The installed `j-space/` directory must remain intact: SKILL.md routes to relative paths under `modules/`, `references/`, and `scripts/`, so partial copies or moved files break the Skill.
- Integrity checks and the optional controller require a Python 3 interpreter on the host; hosts without one can install the Skill but cannot run `verify_suite.py` or `jspace.py`.
- Effect size varies with base capability, context policy, tool harness, sampling configuration, and benchmark implementation; reported benchmarks were collected in the project's own evaluation environment, so scores are not directly comparable across harnesses.
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v3.6.1, 2026-08-19)
06よくある質問
J-Space は DeepSeek Harness にどう組み込む？
Skill として配布されています。完全な `j-space/` ディレクトリを AI ホストのユーザーレベル Skills ディレクトリにコピーし、エントリを `<skills-directory>/j-space/SKILL.md` にした上で、ホストのスキル機構（スキルピッカー、`/j-space`、`$j-space`、または直接のリクエスト）から呼び出します。DeepSeek での評価は公式 DeepSeek Harness の minimal-mode 構成を参考に実施されました。
インストールの前提条件は？
ユーザーレベルの Skills ディレクトリを持つホストと、Python 3 インタプリタ（一般的には `python`、`python3`、`py -3`）が必要です。Python は整合性チェックとオプションのループコントローラに使用され、後者は標準ライブラリのみで動作します。
インストール成功をどう確認する？
ディレクトリをコピーした後 `<python-command> <skills-directory>/j-space/scripts/verify_suite.py` を実行し、ホストが起動時にスキルを検出する場合はリロードします。SKILL.md は `modules/`、`references/`、`scripts/` 配下の相対パスでルーティングするため、ディレクトリは完全なまま保つ必要があります。
オプションのコントローラはディスクに書き込む？
オプションの `jspace.py` コントローラは、現在のタスクワークスペース内の `.jspace/` に loop 状態を外部化します。状態の記録と報告のみを行い、解決策の選択はモデルに委ねられます。使用するのは Python 標準ライブラリのみです。
ホストにネイティブのスキルローダーがない場合は？
`j-space/SKILL.md` をシステムレベルまたは開発者レベルの指示として提供し、ファイルまたは検索ツール経由で `modules/` と `references/` を公開して、選択したファイルを必要に応じて取得します。選択的読み込みは本スイートの設計原則そのものです。
07関連する DSH ワークフロー
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08データと出典
It is packaged as a Skill for cross-platform use, selective loading, and low-friction integration.
The J-Space evaluations on DeepSeek were configured with reference to the official DeepSeek Harness minimal-mode setup,…
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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