Lllllllama 스킬

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,...

RigorPilot 재현 모드 오케스트레이터로, README 우선 딥러닝 저장소 재현을 위한 도구입니다. 사용자가 엔드투엔드 최소 신뢰성 흐름을 원할 때 사용하며, 저장소를 먼저 읽고 가장 작은 문서화된 추론 또는 평가 대상을 선택한 후, 인테이크, 설정, 신뢰 실행, 선택적 신뢰 훈련, 선택적 저장소 분석, 선택적 논문 격차 해소를 조정하고, 보수적 패치 규칙을 적용하며, 증거 가정 편차 및 인간 결정 지점을 기록합니다.

딥러닝 연구 저장소를 위한 Rigor Analyze / Rigor Audit 읽기 전용 스킬입니다. 사용자가 저장소를 읽고 이해하거나, 모델 구조 및 학습/추론 진입점을 검사하거나, 설정 및 삽입 지점을 검토하거나, 코드 수정이나 무거운 작업 실행 없이 의심스러운 구현 패턴을 식별하려 할 때 사용하세요. 활성 명령 실행, 광범위한 리팩토링, 추측성 코드 적용, 자동 버그 수정에는 사용하지 마십시오.

README 우선 딥러닝 리포지토리 재현을 위한 Rigor Setup 스킬입니다. README에 문서화된 리포지토리에서 실행 전에 보수적인 conda 우선 환경, 체크포인트 및 데이터셋 경로 가정, 캐시 위치 힌트, 설정 노트를 준비하는 작업에 사용하세요. 리포지토리 스캔, 전체 오케스트레이션, 논문 해석, 최종 실행 보고, 또는 특정 재현 대상과 연결되지 않은 일반 환경 설정에는 사용하지 마십시오.

We need to translate the given English text into Korean, preserving the name 'explore-code' if it appears. The text is a description of a skill. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name 'explore-code' does not appear in the source text. So we just translate the description. Also, preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The text has terms like 'leaf skill', 'auditable candidate implementation', 'deep learning research repositories', 'LoRA', 'adapter layers', 'explore_outputs/', 'end-to-end exploration orchestration', 'current_research'. These should be preserved as is or translated appropriately? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." So technical terms like 'LoRA', 'adapter layers', 'backbone', 'head' should be kept as is or maybe translated if common? But 'LoRA' is a proper name, keep. 'ad

We need to translate the given text into Korean, preserving the name "explore-run" if it appears. The text is a description of an agent skill. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "explore-run" appears in the source text? Let's check: The text starts with "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill..." Actually "explore-run" is not explicitly written as a separate word; it's part of "Rigor Explore run leaf skill". But the name to preserve is "explore-run". In the source, it's "Rigor Explore run" - that might be a different thing. The instruction says "Name to preserve: explore-run". So we need to preserve that exact string if it appears. It does not appear as "explore-run" in the source. The source has "Rigor Explore run" (without hyphen). So we should not add it. We just translate the text. The text: "Rigor Improve / Rig

We need to translate the given English text into Korean. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name "minimal-run-and-audit" is not inside the <text> tag, so we should not include it. The text inside <text> is a description of a skill. We need to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The text includes "Rigor Run skill", "README-first deep learning repo reproduction", "smoke test", "inference", "evaluation command", "repro_outputs/", "patch notes", etc. These should be preserved as is or translated appropriately? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "Rigor Run" might be a product name? It says "Rigor Run skill" - likely a proper name. "README-first" is a concept. "deep learning" is a technical term. "repo reproduction" - repo is short for repository

README 우선 딥러닝 저장소 재현을 위한 엄격한 논문 컨텍스트 도우미입니다. README와 저장소 파일이 재현에 중요한 좁은 간격을 남기고, 데이터셋 분할, 전처리, 평가 프로토콜, 체크포인트 매핑, 또는 런타임 가정과 같은 특정 논문 세부 사항을 기본 논문 출처에서 해결하면서 충돌을 기록하는 작업일 때만 사용하세요. 일반적인 논문 요약, 저장소 스캔, 환경 설정, 명령 실행, 제목만으로 논문 검색 등에는 사용하지 마십시오.

README 우선 딥러닝 리포지토리 재현을 위한 엄격한 인테이크 도우미입니다. 리포지토리를 스캔하고, README 및 일반 프로젝트 파일을 읽고, 문서화된 명령어를 추출하고, 추론, 평가, 학습 후보를 분류한 후, 가장 신뢰할 수 있는 최소 재현 계획을 메인 오케스트레이터에 반환하는 작업에 사용하세요. 환경 설정, 에셋 다운로드, 명령어 실행, 최종 보고, 논문 조회, 또는 종단 간 오케스트레이션에는 사용하지 마십시오.

We need to translate the given English text into Korean. The text describes a "Rigor Train skill" for deep learning research repositories. It specifies when to use it and when not to use it. The name "run-train" is not in the text, so we don't include it. We must preserve technical terms like "deep learning", "training command", "config", "seed", "log", "checkpoint", "status", "metric evidence", "train_outputs/". Also preserve "Rigor Train skill" as a proper name? It says "Rigor Train skill" - likely a skill name. We should keep it as is or translate? The instruction says "Preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "Rigor Train" might be a product/skill name, so preserve. But the target language is Korean, so we might need to decide. The instruction says "preserve" meaning keep as original. So "Rigor Train skill" stays. Also "deep learning" is a technical term, often kept as

딥러닝 연구 작업을 위한 엄격한 디버그/엄격한 감사 스킬입니다. 사용자가 트레이스백, 터미널 오류, CUDA OOM, 체크포인트 로드 실패, 형태 불일치, NaN 손실 증상 또는 훈련 실패를 붙여넣고 패치 전에 보수적인 진단을 원하며 디버그 수정이 연구 기여와 명확히 분리되어야 할 때 사용하세요. 광범위한 리팩토링, 추측성 적응, 자동 탐색적 패치 또는 일반적인 저장소 숙지에는 사용하지 마십시오.