dsh-plugin-mlquant-benchmark
用于复现并校验 ml-quant-trading protocol v1 CPU 基准测试，并生成可提交 issue 报告的 DSH 工具。需要本地 clone initial-d/ml-quant-trading，并将其设为 workspace 或 repoPath，同时自行准备 Python 和 PyTorch；本插件不会获取仓库或安装依赖。
initial-d
@initial-d
⬇ 3
★ 3
安装
dsh plugin --profile web add github:initial-d/dsh-plugin-mlquant-benchmark
需要可复现安装时，可在仓库后追加 #commit 固定提交。
用于复现并校验 ml-quant-trading protocol v1 CPU 基准测试，并生成可提交 issue 报告的 DSH 工具。需要本地 clone initial-d/ml-quant-trading，并将其设为 workspace 或 repoPath，同时自行准备 Python 和 PyTorch；本插件不会获取仓库或安装依赖。
该插件未提供要点说明，请参考仓库 README。
- 安装并启动 DeepSeek Harness：
npx @deepseek-ai/dsh web - 在终端执行上面的安装命令（CLI 会解析插件并核验来源）
- 用 dsh plugins list 确认已安装，必要时重启 Harness 生效
插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装时可能执行代码。请先通读仓库源码与许可证，确认无破坏性命令与越权访问；本站只做索引，不对第三方插件安全性作担保。
| 代码仓库 | github.com/initial-d/dsh-plugin-mlquant-benchmark |
| 许可证 | 未标注（见仓库） |
| 主要语言 | — |
| 下载量 | 3 |
| GitHub 星标 | 3 |
| 最近推送 | — |
| 收录日期 | 2026-08-23 |
| 分类 | 工具与能力 |
事实信息来自公开插件目录快照（2026-09-16），介绍文案由本站再加工。
数据来源：公开的 DeepSeek Harness 插件目录与各插件 GitHub 仓库。本站为独立第三方目录，与 DeepSeek、幻方（High-Flyer）及插件作者均无隶属或背书关系。
