repo-intake-and-plan

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.

npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill repo-intake-and-plan

repo-intake-and-plan

Use this as the Rigor Intake helper. The installed slug remains repo-intake-and-plan for compatibility.

When to apply

  • At the beginning of README-first reproduction work.
  • When the main skill needs a fast map of repo structure and documented commands.
  • When inference, evaluation, and training candidates must be classified conservatively.
  • When the user explicitly wants to inspect the repo first and not run anything yet.

When not to apply

  • When execution has already started and the task is now about running commands or writing outputs.
  • When the target is not a repository-backed reproduction task.
  • When the user only wants paper interpretation without repo inspection.
  • When the user already has a selected documented command and only needs setup or execution.

Clear boundaries

  • This skill scans and plans.
  • This skill is helper-tier and should usually be orchestrator-invoked.
  • It does not install environments.
  • It does not prepare large assets.
  • It does not execute substantive reproduction commands.
  • It does not decide high-risk patching.

Input expectations

  • Target repository path.
  • Access to README and common project files if present.
  • Optional user hints about desired priority, such as inference-first.

Output expectations

  • concise repo structure summary
  • documented command inventory
  • inferred candidate categories: inference, evaluation, training, other
  • minimum trustworthy reproduction recommendation
  • notable ambiguity or risk list

Notes

Use references/repo-scan-rules.md and helper scripts under scripts/.

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
env-and-assets-bootstrap
lllllllama
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.
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
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