提供成对A/B评测能力，支持真实运行时交叉重复运行、校验器自检、单变量实验臂配置与回归校验，可快速完成模型组件的对比评估与质量验证。
支持带证明的纠错学习流程，具备显式采用、范围限定召回、可重建交付特性，集成度高易上手，可快速完成学习内容的结构化纠错与可靠交付。
证据门控机制实现智能代理任务完成校验，配套全流程可信代码验证能力，可自动拦截异常执行路径，保障代理输出结果的可信度与合规性，显著降低人工核验成本。
原生适配Codex、Claude Code、DeepSeek Harness等开发环境，覆盖提示词、RAG、智能体、工作流场景，提供实证评估与全链路可观测能力，开箱即用。
提供受控请求面回放与回归校验能力，可精准复现线上请求场景，自动比对响应结果差异，支持回归用例灵活编排，帮助开发者快速定位接口变更引发的异常问题。
提供可复现的配对A/B实验能力，支持隔离实验运行环境，留存可审计的实验证据，内置确定性发布门禁机制，保障插件迭代验证过程可回溯、结果可信赖。
本地运行的盲审竞技场，支持同任务隔离工作树执行、共享统一验证规则，先完成结果评审再公示，从机制上保障评审公平性与结果可信度，全程本地部署无外部依赖。
支持多编码模型并排对比，依托隔离Git工作树避免环境冲突，可实时查看模型运行追踪痕迹，对比结果可直接采纳复用到项目，操作流程直观高效，使用门槛低。
基础设施，可将分散的SKILL.md文件自动聚合为结构化、可检索的智能体技能语料库，配套内置检索与评估工具链，开箱即可完成技能库搭建与效果验证。
Sovereign, agent-driven LLM evaluation harness forked from deepseek-harness (dsh) — Cordis plugin architecture, EntheAI ...
Open evaluation datasets, test cases, and metrics for DSH plugins.
提供面向开发者的自主迭代智能体操作系统，仅提供任务评级指令与预期结果约束，不将评级标准写入智能体成功契约，内置面试门控机制保障迭代可靠性。