repo-intake-and-plan

tarafından lllllllama

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/.

lllllllama tarafından daha fazla skill

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 salt okuma becerisi, derin öğrenme araştırma depoları için tasarlanmıştır. Kullanıcı bir depoyu okuyup anlamak, model yapısını ve eğitim veya çıkarım giriş noktalarını incelemek, yapılandırmaları ve ekleme noktalarını gözden geçirmek veya kodda değişiklik yapmadan ya da ağır işler çalıştırmadan şüpheli uygulama kalıplarını işaretlemek istediğinde kullanılır. Aktif komut yürütme, geniş kapsamlı yeniden düzenleme, spekülatif kod uyarlama veya otomatik hata düzeltme için kullanılmaz.
developmentcode-reviewresearch
ai-research-reproduction
lllllllama
RigorPilot yeniden-üretim modu düzenleyicisi, önce README yaklaşımıyla derin öğrenme deposu yeniden üretimi için. Kullanıcının uçtan uca, minimum güvenilir bir akış istediği durumlarda kullanılır; bu akış önce depoyu okur, belgelenmiş en küçük çıkarım veya değerlendirme hedefini seçer, alım, kurulum, güvenilir yürütme, isteğe bağlı güvenilir eğitim, isteğe bağlı depo analizi ve isteğe bağlı makale-boşluk çözümlemesini koordine eder, muhafazakar yama kurallarını uygular, kanıt varsayımları sapmaları ve insan karar noktalarını kayded
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
Rigor Setup beceri, README-ilk derin öğrenme deposu yeniden üretimi için. Yalnızca görev, README belgeli bir depoda herhangi bir çalıştırmadan önce muhafazakar bir conda-ilk ortam, kontrol noktası ve veri kümesi yolu varsayımları, önbellek konumu ipuçları ve kurulum notları hazırlamak olduğunda kullanılır. Depo taraması, tam orkestrasyon, makale yorumlama, son çalıştırma raporlaması veya belirli bir yeniden üretim hedefine bağlı olmayan genel ortam kurulumu için kullanmayın.
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
Derin öğrenme araştırma çalışmaları için Rigor Debug / Rigor Audit becerisi. Kullanıcı bir traceback, terminal hatası, CUDA OOM, checkpoint yükleme hatası, şekil uyuşmazlığı, NaN kaybı belirtisi veya eğitim hatası yapıştırdığında ve herhangi bir yama öncesinde muhafazakar teşhis istediğinde, hata düzeltmeleri araştırma katkılarından açıkça ayrılmış şekilde kullanılır. Geniş kapsamlı yeniden düzenleme, spekülatif uyarlama, otomatik keşif amaçlı yama veya genel depo tanıma için kullanılmaz.
developmenttestingcode-review