Skills 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,...

Оркестратор режима воспроизведения RigorPilot для воспроизведения репозиториев глубокого обучения с подходом "сначала README". Используется, когда пользователю нужен сквозной, минимально надёжный процесс, который сначала читает репозиторий, выбирает наименьшую задокументированную цель для инференса или оценки, координирует приёмку, настройку, доверенное выполнение, опциональное доверенное обучение, опциональный анализ репозитория и опциональное устранение расхождений с публикацией, применяет консервативные правила патчей, фиксирует свидетельства, предположения, отклонения и точки принятия решений человеком,...

Навык Rigor Analyze / Rigor Audit только для чтения, предназначенный для исследовательских репозиториев глубокого обучения. Используйте, когда пользователь хочет прочитать и понять репозиторий, изучить структуру модели и точки входа для обучения или инференса, просмотреть конфигурации и точки вставки, или выявить подозрительные шаблоны реализации без изменения кода или запуска тяжелых задач. Не используйте для активного выполнения команд, масштабного рефакторинга, спекулятивной адаптации кода или автоматического исправления ошибок.

Навык Rigor Setup для воспроизведения репозитория глубокого обучения с README-first. Используйте, когда задача заключается в подготовке консервативного окружения на основе conda, предположений о путях к контрольным точкам и наборам данных, подсказок о расположении кэша и заметок по настройке перед запуском в репозитории с документацией README. Не используйте для сканирования репозитория, полной оркестрации, интерпретации статей, составления финальных отчетов или общей настройки окружения, не привязанной к конкретной цели воспроизведения.

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...

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...

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.

Вспомогательный инструмент для контекста статей Rigor Paper, предназначенный для воспроизведения репозиториев глубокого обучения с приоритетом README. Используйте только в тех случаях, когда файлы README и репозитория оставляют узкий критический для воспроизведения пробел, и задача состоит в разрешении конкретной детали статьи, такой как разделение набора данных, предобработка, протокол оценки, сопоставление контрольных точек или предположения о времени выполнения, на основе первоисточников статьи с фиксацией конфликтов. Не используйте для общего обзора статьи, сканирования репозитория, настройки окружения, выполнения команд, поиска статей только по названию или...

Rigor Intake helper for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to scan a repository, read the README and common project files, extract documented commands, classify inference, evaluation, and training candidates, and return the smallest trustworthy reproduction plan to the main orchestrator. Do not use for environment setup, asset download, command execution, final reporting, paper lookup, or end-to-end orchestration.

Rigor Train skill for deep learning research repositories. Use when a documented or selected training command should be run conservatively for startup verification, short-run verification, full kickoff, or resume, with command, config, seed, log, checkpoint, status, and metric evidence written to standardized `train_outputs/`. Do not use for environment setup, exploratory sweeps, speculative idea implementation, or end-to-end orchestration.

Навык Rigor Debug / Rigor Audit для исследовательской работы в области глубокого обучения. Используйте, когда пользователь вставляет traceback, ошибку терминала, CUDA OOM, сбой загрузки контрольной точки, несоответствие форм, симптом NaN loss или сбой обучения и хочет консервативной диагностики до любого исправления, с четким разделением отладочных исправлений и исследовательских вкладов. Не используйте для широкого рефакторинга, спекулятивной адаптации, автоматического исследовательского исправления или общего ознакомления с репозиторием.