Apache-2.0 の純 Markdown 自律研究システム — 900+ スキル、4 層階層、7 つの MCP 統合。README は Claude Code と Codex のみ対応で、DeepSeek Harness 経路なし（エコシステム級）。
DSH 統合
エコシステム関連
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？
Turn a research direction into an executable, machine-readable Research Spec
A Research Spec with checkbox progress tracking, quantified completion criteria, backtrack conditions and session recovery, generated after North Star crystallization
Researchers and AI engineers who want an autonomous AI research agent rather than a search assistant
Run systematic literature acquisition and research-gap discovery
Multi-pass academic paper discovery via Semantic Scholar with citation chaining and snowball sampling, plus 15+ gap detection methods
Academic and industry researchers who need systematic literature coverage instead of keyword search
Continue long research campaigns across sessions without losing state
Checkpoint-based context files (context/INDEX.md + ≥500-line checkpoints) that let a new agent session resume from the spec's checkbox state
Teams running multi-session deep-research campaigns that span days or weeks
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Node.js 22 or newer
- Claude Code or Codex as the executing agent runtime — the two runtimes documented in the README
- API keys for the MCP servers you enable (Brave, Apify; Tavily optional; Semantic Scholar key optional — public API works keyless at lower rate limits)
インストール手順
- 01
Clone the repo and install dependencies: `git clone https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine.git`, `cd de-anthropocentric-research-engine`, `npm install` (pulls the bundled MCP servers)
$ git clone https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine.git
- 02
Codex: run `./install/codex.sh` (or `./install/codex.sh --target /path/to/your/project`; Windows: `.\install\codex.ps1`) — it adds a marked DARE section to the target's AGENTS.md and copies the knowledge base into `.dare/skills`; use `--dry-run` to preview
- 03
Claude Code: `cp mcp.example.json .mcp.json` and fill in your API keys
- 04
Claude Code: copy (or symlink) every skill into your project's `.claude/skills/` or the user-level `~/.claude/skills/` (e.g. `mkdir -p .claude/skills && cp -R skills/* .claude/skills/`)
- 05
Claude Code: invoke the entry point `/de-anthropocentric-research-engine`; later execute a generated spec with `/executing-specs`
- 06
Optional: for experiment-execution install the `superpowers` and `ponytail` Claude Code plugins via the plugin marketplace; for ara-from-context run `npx @ara-commons/ara-skills`
$ npx @ara-commons/ara-skills
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Pure-markdown research-skill ecosystem; the README documents Claude Code (skills copied into `.claude/skills/`) and Codex (`install/codex.sh`) as the only runtimes and makes no DeepSeek Harness/dsh claim
Autonomous research orchestration (arsenal, not pipeline)
A research direction — cold-start from zero, warm-start from vague interest, or hot-start from a specific question→A crystallized North Star, then an executable Research Spec the agent executes stage-by-stage across 10 freely-composable packages, with explicit backtrack conditions
Writes Research Spec files (e.g. docs/de-anthropocentric/specs/) and context files during executionSystematic literature acquisition & gap discovery
A research topic or crystallized scope→Multi-pass paper discovery via Semantic Scholar (citation chaining, snowball sampling, cross-database verification) plus 15+ gap detection methods and 31+ ideation techniques
Network calls to Semantic Scholar and web-search MCP servers7 MCP integrations for external data access
Configured MCP servers: semantic-scholar, wiki-vault, brave-search, tavily-search, keenable, apify, alphaxiv→Paper lookup and citations, LLM-optimized web search, full-page scraping, and a persistent research knowledge graph (BM25 search, typed edges)
Requires API keys for some servers (BRAVE_API_KEY, APIFY_TOKEN; optional TAVILY_API_KEY, SS_API_KEY, VAULT_ROOT)keenable and alphaxiv connect to hosted remote endpoints (keyless public servers)Two Apify X-research Actors are paid and not loaded by the example configCheckpoint-based context management
A running research campaign spanning multiple sessions→Named context files with ≥500-line checkpoints, a context/INDEX.md registry, and automatic session recovery from the spec's checkbox state
Writes context files under context/ (gitignored at runtime)
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
- Researchers and AI engineers who want an autonomous AI research agent rather than a search assistant
- Academic and industry researchers who need systematic literature coverage instead of keyword search
- Teams running multi-session deep-research campaigns that span days or weeks
不向きな用途
- DARE has no application code, runtime or framework — execution depends entirely on the host coding agent's ability to follow complex multi-step instructions; the README names Claude Code as the runtime, with Codex supported via the install script.
- The README documents no DeepSeek Harness (dsh) integration path — the Quick Start covers only Claude Code and Codex, so DSH users should treat DARE as an ecosystem research toolkit until a dsh path is published.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- DARE has no application code, runtime or framework — execution depends entirely on the host coding agent's ability to follow complex multi-step instructions; the README names Claude Code as the runtime, with Codex supported via the install script.
- The README documents no DeepSeek Harness (dsh) integration path — the Quick Start covers only Claude Code and Codex, so DSH users should treat DARE as an ecosystem research toolkit until a dsh path is published.
- Research campaigns reach external services via the 7 MCP servers — Brave and Apify require keys (Tavily and Semantic Scholar keys optional), while Keenable and AlphaXiv connect to hosted public endpoints; wiki-vault writes to a local vault directory you configure.
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v3.2.2, 2026-06-21; last push 2026-08-15)
06よくある質問
DeepSeek Harness（dsh）内で DARE を動かせますか？
README の記載上はできません。Quick Start がカバーするのは Claude Code（スキルを `.claude/skills/` にコピーまたはシンボリックリンク）と Codex（`install/codex.sh` が対象プロジェクトの AGENTS.md に DARE ブロックを書き込む）の 2 ランタイムのみ。dsh の導入手順は README にないため、現時点ではエコシステム系の研究ツールキットとして扱ってください。
DARE は MCP サーバーですか？それともネイティブツールですか？
どちらでもありません — DARE は純スキルアーキテクチャです。900 以上の Markdown 命令ファイルをコーディングエージェント自身が読み取って実行し、アプリケーションコードやランタイムは存在しません。外部データアクセスには 7 つの MCP サーバー（Semantic Scholar、Brave Search、Tavily、Keenable、AlphaXiv、Apify、Wiki Vault）を使用します。
必要な前提条件は？
Node.js 22 以上、git、および Claude Code か Codex のランタイム。`npm install` でバンドルされた MCP サーバーパッケージを取得します。一部の MCP サーバーには API キーが必要です（Brave、Apify。Tavily は任意、Semantic Scholar はキーなしでも低レート制限で利用可）。Keenable と AlphaXiv はキー不要のホスティング済み公開エンドポイントです。
研究データはどこに送信されますか？
MCP 呼び出しは外部サービスへ送信されます — Semantic Scholar、Brave/Tavily のウェブ検索、Apify のスクレイピング、ホスティング済みの Keenable と AlphaXiv エンドポイントです。Wiki Vault は VAULT_ROOT で指定したローカルの Obsidian 互換ボールトディレクトリにナレッジグラフを保存します。Apify の X 系スクレイパー Actor 2 つは有料で、サンプル設定では読み込まれません。
主な制限は？
実行はホストエージェントが複雑な多段階指示に従う能力に完全に依存します。experiment-execution パッケージには `superpowers` と `ponytail` の Claude Code プラグインが別途必要で、ara-from-context には外部の `npx @ara-commons/ara-skills` コンパイラが必要です。
07関連する DSH ワークフロー
distilly
by titanwings
他者の思考プロセスを蒸留し、あらゆるエージェントやボットで再利用できるスキルに変換するプラグイン（旧 Colleague Skill）。
dsh-market
by dsh-market
DeepSeek Harness 内のプラグインマーケット。Settings の Plugin Market から閲覧・検索・ワンクリックインストールでき、インストール元はキュレーション済みレジストリに限定
ai_animation
by unclecheng-li
AI プロンプトでつくるクールな HTML アニメーション用のレシピ集。アニメーション効果、3D 可視化、プレゼン風演出、UI 加工などのカテゴリを網羅しています。
aegis
by ganyuanran
ベースライン優先・証拠検証・ドリフトチェックで AI コーディングエージェントをアーキテクチャ意識型にし、長時間タスクでも安全に動作させる
08データと出典
The entire system is 900+ markdown files — each one a self-contained instruction set that Claude Code reads and executes…
Skills are auto-discovered from a `.claude/skills/` directory — there is no `settings.json` path option.
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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