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,...

Bộ điều phối chế độ tái tạo của RigorPilot dành cho việc tái tạo kho lưu trữ học sâu theo hướng README trước. Sử dụng khi người dùng muốn một luồng đầu-cuối, đáng tin cậy tối thiểu, đọc kho lưu trữ trước, chọn mục tiêu suy luận hoặc đánh giá nhỏ nhất có tài liệu, phối hợp tiếp nhận, thiết lập, thực thi đáng tin cậy, đào tạo đáng tin cậy tùy chọn, phân tích kho lưu trữ tùy chọn, và giải quyết khoảng trống bài báo tùy chọn, thực thi các quy tắc vá bảo thủ, ghi lại các giả định bằng chứng, sai lệch và điểm quyết định của con người,...

Kỹ năng chỉ đọc Rigor Analyze / Rigor Audit dành cho kho lưu trữ nghiên cứu học sâu. Sử dụng khi người dùng muốn đọc và hiểu một kho lưu trữ, kiểm tra cấu trúc mô hình và các điểm vào huấn luyện hoặc suy luận, xem xét cấu hình và các điểm chèn, hoặc phát hiện các mẫu triển khai đáng ngờ mà không sửa đổi mã hoặc chạy các tác vụ nặng. Không sử dụng để thực thi lệnh chủ động, tái cấu trúc rộng, điều chỉnh mã suy đoán hoặc tự động sửa lỗi.

Rigor Setup skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to prepare a conservative conda-first environment, checkpoint and dataset path assumptions, cache location hints, and setup notes before any run on a README-documented repository. Do not use for repo scanning, full orchestration, paper interpretation, final run reporting, or generic environment setup that is not tied to a specific reproduction target.

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.

Trình trợ giúp ngữ cảnh bài báo chuyên sâu để tái tạo kho lưu trữ học sâu theo hướng README-first. Chỉ sử dụng khi README và các tệp kho lưu trữ để lại một khoảng trống hẹp quan trọng cho việc tái tạo và nhiệm vụ là giải quyết một chi tiết bài báo cụ thể như phân chia tập dữ liệu, tiền xử lý, giao thức đánh giá, ánh xạ điểm kiểm tra hoặc giả định thời gian chạy từ các nguồn bài báo chính trong khi ghi lại xung đột. Không sử dụng cho tóm tắt bài báo chung, quét kho lưu trữ, thiết lập môi trường, thực thi lệnh, tra cứu bài báo chỉ theo tiêu đề

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.

Kỹ năng Rigor Debug / Rigor Audit dành cho công việc nghiên cứu học sâu. Sử dụng khi người dùng dán một traceback, lỗi terminal, CUDA OOM, lỗi tải checkpoint, không khớp shape, triệu chứng mất NaN, hoặc thất bại huấn luyện và muốn chẩn đoán thận trọng trước khi vá lỗi, với các bản sửa lỗi debug được phân tách rõ ràng khỏi các đóng góp nghiên cứu. Không sử dụng cho việc tái cấu trúc rộng, thích ứng suy đoán, vá lỗi thăm dò tự động, hoặc làm quen kho lưu trữ chung.