safe-debug

tarafından 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.

npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill safe-debug

safe-debug

Use this as the Rigor Debug / Rigor Audit skill. The installed slug remains safe-debug for compatibility.

Use the shared operating principles in ../../references/agent-operating-principles.md; this skill should guide conservative diagnosis without blocking the model from finding the local root cause.

When to apply

  • The user provides a traceback, terminal error, or concrete training or inference failure symptom.
  • The user wants diagnosis, root-cause narrowing, and minimal patch suggestions before code is changed.
  • The user wants a safe debug flow with explicit human approval before mutation.

When not to apply

  • When the user wants a broad repository walkthrough without an active failure.
  • When the task is speculative experimentation or code adaptation.
  • When the user is asking for a large refactor or readability rewrite.

Clear boundaries

  • Diagnose first.
  • Do not modify repository code by default.
  • If a patch is needed, propose the smallest fix and require explicit approval first.
  • Escalate savepoint or branch creation before medium-risk or high-risk changes.
  • A debug fix is not automatically a research contribution; if it changes experiment meaning or comparability, say so explicitly.

Output expectations

  • debug_outputs/DIAGNOSIS.md
  • debug_outputs/PATCH_PLAN.md
  • debug_outputs/status.json

Notes

Use references/debug-policy.md, ../../references/research-rigor-principles.md, and the shared references/research-pitfall-checklist.md.

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
paper-context-resolver
lllllllama
Rigor Paper Context helper for README-first deep learning repo reproduction. Use only when the README and repository files leave a narrow reproduction-critical gap and the task is to resolve a specific paper detail such as dataset split, preprocessing, evaluation protocol, checkpoint mapping, or runtime assumption from primary paper sources while recording conflicts. Do not use for general paper summary, repo scanning, environment setup, command execution, title-only paper lookup, or...
researchdocumentdata-analysis