safe-debug

द्वारा lllllllama

गहन शिक्षण अनुसंधान कार्य के लिए रिगोर डिबग / रिगोर ऑडिट कौशल। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता ट्रेसबैक, टर्मिनल त्रुटि, CUDA OOM, चेकपॉइंट लोड विफलता, आकार बेमेल, NaN हानि लक्षण, या प्रशिक्षण विफलता पेस्ट करता है और किसी भी पैचिंग से पहले रूढ़िवादी निदान चाहता है, जिसमें डिबग फिक्स को शोध योगदान से स्पष्ट रूप से अलग किया गया हो। व्यापक रीफैक्टरिंग, अनुमानात्मक अनु

npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill safe-debug

safe-debug

Use this as the Rigor Debug / Rigor Audit skill. The installed slug remains safe-debug for compatibility.

Use the shared operating principles in ../../references/agent-operating-principles.md; this skill should guide conservative diagnosis without blocking the model from finding the local root cause.

When to apply

  • The user provides a traceback, terminal error, or concrete training or inference failure symptom.
  • The user wants diagnosis, root-cause narrowing, and minimal patch suggestions before code is changed.
  • The user wants a safe debug flow with explicit human approval before mutation.

When not to apply

  • When the user wants a broad repository walkthrough without an active failure.
  • When the task is speculative experimentation or code adaptation.
  • When the user is asking for a large refactor or readability rewrite.

Clear boundaries

  • Diagnose first.
  • Do not modify repository code by default.
  • If a patch is needed, propose the smallest fix and require explicit approval first.
  • Escalate savepoint or branch creation before medium-risk or high-risk changes.
  • A debug fix is not automatically a research contribution; if it changes experiment meaning or comparability, say so explicitly.

Output expectations

  • debug_outputs/DIAGNOSIS.md
  • debug_outputs/PATCH_PLAN.md
  • debug_outputs/status.json

Notes

Use references/debug-policy.md, ../../references/research-rigor-principles.md, and the shared references/research-pitfall-checklist.md.

lllllllama की और Skills

ai-research-explore
lllllllama
Rigor Explore compatible skill slug for meaningful and potentially novel deep learning research candidates. Use when the researcher has chosen the task family, dataset, benchmark, evaluation method, provided SOTA references, and wants candidate-only exploration on top of `current_research` with auditable repo understanding, idea gating, fair comparison, and governed experiments written to `explore_outputs/`. Do not use for README-first trusted reproduction, open-ended direction finding,...
researchdata-analysisapi
analyze-project
lllllllama
Rigor Analyze / Rigor Audit केवल पढ़ने योग्य कौशल है जो गहन शिक्षण अनुसंधान रिपॉजिटरी के लिए है। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता किसी रिपॉजिटरी को पढ़ना और समझना चाहता है, मॉडल संरचना और प्रशिक्षण या अनुमान प्रवेश बिंदुओं का निरीक्षण करना चाहता है, कॉन्फ़िगरेशन और सम्मिलन बिंदुओं की समीक्षा करना चाहता है, या कोड को संशोधित किए बिना या भारी कार्य चलाए बिना संदिग्ध कार्यान्वयन पैटर्न को चिह्न
developmentcode-reviewresearch
ai-research-reproduction
lllllllama
RigorPilot पुनरुत्पादन-मोड ऑर्केस्ट्रेटर README-प्रथम गहन शिक्षण रिपॉजिटरी पुनरुत्पादन के लिए। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता एक अंत-से-अंत, न्यूनतम-विश्वसनीय प्रवाह चाहता है जो पहले रिपॉजिटरी पढ़ता है, सबसे छोटा दस्तावेजीकृत अनुमान या मूल्यांकन लक्ष्य चुनता है, इनटेक, सेटअप, विश्वसनीय निष्पादन, वैकल्पिक विश्वसनीय प्रशिक्षण, वैकल्पिक रिपॉजिटरी विश्लेषण, और वैकल्प
researchdevelopmentdocument
explore-code
lllllllama
Rigor Improve implementation leaf skill for auditable candidate implementation in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory work on an isolated branch or worktree to transplant modules, adapt a backbone, add LoRA or adapter layers, replace a head, or stitch together meaningful low-risk migration ideas with rollback-aware records in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted...
developmentresearchcode-review
minimal-run-and-audit
lllllllama
Rigor Run skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to capture or normalize evidence from the selected smoke test or documented inference or evaluation command and write standardized `repro_outputs/` files, including patch notes when repository files changed. Do not use for training execution, initial repo intake, generic environment setup, paper lookup, target selection, hidden scientific-meaning changes, or end-to-end orchestration by itself.
developmenttestingcode-review
env-and-assets-bootstrap
lllllllama
README-प्रथम डीप लर्निंग रिपॉजिटरी पुनरुत्पादन के लिए रिगोर सेटअप कौशल। इसका उपयोग तब करें जब कार्य विशेष रूप से README-दस्तावेजित रिपॉजिटरी पर कोई रन करने से पहले एक रूढ़िवादी कोंडा-प्रथम वातावरण, चेकपॉइंट और डेटासेट पथ धारणाएं, कैश स्थान संकेत और सेटअप नोट्स तैयार करना हो। रिपॉजिटरी स्कैनिंग, पूर्ण ऑर्केस्ट्रेशन, पेपर व्याख्या, अंतिम रन रिपोर्टिंग, या सामान्य
developmentdevops
explore-run
lllllllama
Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill for bounded exploratory evidence in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory runs such as small-subset validation, short-cycle guess-and-check, batch sweeps, idle-GPU search, or quick transfer-learning trials, with fair-comparison caveats and no-overclaim summaries in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted baseline...
researchdevelopmentdata-analysis
paper-context-resolver
lllllllama
README-प्रथम गहन शिक्षण रिपॉजिटरी पुनरुत्पादन के लिए रिगर पेपर संदर्भ सहायक। केवल तब उपयोग करें जब README और रिपॉजिटरी फ़ाइलें एक संकीर्ण पुनरुत्पादन-महत्वपूर्ण अंतर छोड़ती हैं और कार्य प्राथमिक पेपर स्रोतों से डेटासेट विभाजन, प्रीप्रोसेसिंग, मूल्यांकन प्रोटोकॉल, चेकपॉइंट मैपिंग, या रनटाइम धारणा जैसे किसी विशिष्ट पेपर विवरण को हल करना है, साथ ही विरोधाभासों को र
researchdocumentdata-analysis