env-and-assets-bootstrap

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.

npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill env-and-assets-bootstrap

env-and-assets-bootstrap

Use this as the Rigor Setup skill. The installed slug remains env-and-assets-bootstrap for compatibility.

Use the shared operating principles in ../../references/agent-operating-principles.md; this skill should keep setup planning conservative while leaving environment-specific judgment to the model.

When to apply

  • After repo intake identifies a credible reproduction target.
  • When environment creation or asset path preparation is needed before running commands.
  • When the repo depends on checkpoints, datasets, or cache directories.
  • When the user explicitly wants setup help before any run attempt.

When not to apply

  • When the repository already ships a ready-to-run environment that does not need translation.
  • When the task is only to scan and plan.
  • When the task is only to report results from commands that already ran.
  • When the request is a generic conda or package-management question outside repo reproduction.

Clear boundaries

  • This skill prepares environment and asset assumptions.
  • It does not own target selection.
  • It does not own final reporting.
  • It does not perform paper lookup except by forwarding gaps to the optional paper resolver.

Input expectations

  • target repo path
  • selected reproduction goal
  • relevant README setup steps
  • any known OS or package constraints

Output expectations

  • conservative environment setup notes
  • candidate conda commands
  • asset path plan
  • checkpoint and dataset source hints
  • unresolved dependency or asset risks

Notes

Use references/env-policy.md, references/assets-policy.md, scripts/bootstrap_env.py, scripts/plan_setup.py, and scripts/prepare_assets.py. Use scripts/bootstrap_env.sh only as a POSIX wrapper around the Python bootstrapper when a shell entrypoint is more convenient.

Больше skills от lllllllama

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
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.
developmentcode-reviewresearch
ai-research-reproduction
lllllllama
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,...
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
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
safe-debug
lllllllama
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.
developmenttestingcode-review
paper-context-resolver
lllllllama
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...
researchdocumentdata-analysis