Agentskillz Logo

lllllllama/rigorpilot-skills / analyze-project

analyze-project

Установки
310,915
Автор
lllllllama/rigorpilot-skills

Навык для чтения и анализа репозиториев глубокого обучения: помогает понять структуру модели, точки входа для обучения и инференса, выявить потенциальные риски и подозрительные паттерны. Выполняет только просмотр кода, ничего не изменяя, и выдаёт сводку, список рисков и статус проекта. Полезен перед внесением изменений или для быстрого ознакомления с чужой кодовой базой.

Установить скилл

npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill analyze-project

Аудит безопасности

Gen Agent Trust Hub

pass

This skill provides a read-only static analysis tool for deep learning research repositories. It identifies training and inference entry points, maps project structure, and flags suspicious implementation patterns using heuristics. The analysis is performed by a Python script that generates local markdown reports. No malicious code, exfiltration, or unauthorized execution patterns were detected.

Audited: 5/18/2026, 5:19:05 AM

Socket

pass

No alerts

Audited: 5/18/2026, 5:19:10 AM

Snyk

pass

Risk: LOW · No issues

Audited: 5/18/2026, 5:18:43 AM

Промпт скилла

analyze-project

Use this as the Rigor Analyze / Rigor Audit read-only skill. The installed slug remains analyze-project for compatibility.

Use the shared operating principles in ../../references/agent-operating-principles.md; this skill should guide read-only analysis without constraining the model's project-specific reasoning.

When to apply

  • The user wants to understand a deep learning repository before changing it.
  • The user needs a map of model structure, training entrypoints, inference entrypoints, and config relationships.
  • The user wants conservative suggestions about likely insertion points or suspicious implementation patterns.
  • The user explicitly wants read-only analysis and not heavy execution.

When not to apply

  • When the main task is to execute a failing command or debug a traceback.
  • When the user wants environment setup or asset download only.
  • When the user wants speculative adaptation or broad exploratory patching.
  • When the task is a general literature summary without repository analysis.

Clear boundaries

  • This skill is read-mostly.
  • It may run lightweight static inspection helpers.
  • It does not patch repository code.
  • It does not own final reproduction outputs.
  • It should mark suspicious patterns as heuristics, not confirmed bugs.

Output expectations

  • analysis_outputs/SUMMARY.md
  • analysis_outputs/RISKS.md
  • analysis_outputs/status.json

Notes

Use references/analysis-policy.md and the shared ../../references/research-pitfall-checklist.md.

Все файлы скилла

Другие скиллы автора

paper-context-resolver

450,799 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Скилл помогает воспроизводить deep learning репозитории, когда README и файлы оставляют пробелы в ключевых деталях: сплиты данных, препроцессинг, протокол оценки, маппинг чекпоинтов или допущения времени выполнения. Он извлекает из первоисточников точные ответы на конкретные вопросы воспроизведения и фиксирует конфликты между README и статьёй. Применяется только при наличии узкого пробела и конкретного

repo-intake-and-plan

450,035 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Сканирует репозиторий и читает README с ключевыми файлами проекта, извлекает задокументированные команды и классифицирует их по категориям: инференс, оценка, обучение. Формирует минимальный надёжный план воспроизведения с оценкой рисков и неоднозначностей, не выполняя сами команды и не настраивая окружение.

minimal-run-and-audit

449,948 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Скилл запускает выбранные проверочные команды (смоук-тесты, инференс, оценку) и оформляет стандартизированные отчёты в repro_outputs/, включая описание изменений и сравнение с заявленными результатами. Помогает быстро зафиксировать доказательства воспроизводимости репозитория, отделяя подтверждённые результаты от частичных или заблокированных.

env-and-assets-bootstrap

449,932 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Готовит окружение и ресурсы для воспроизведения deep learning репозиториев по README: создаёт консервативное conda-окружение, планирует пути для чекпоинтов, датасетов и кэша, формирует команды установки и заметки по настройке до первого запуска. Помогает избежать ошибок с зависимостями и отсутствующими ассетами.

ai-research-explore

311,092 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Скилл для структурированного исследования глубокого обучения: помогает выдвигать и проверять осмысленные экспериментальные гипотезы на основе зафиксированного контекста — задачи, датасета, бенчмарка и SOTA. Обеспечивает научную строгость: аудит кода, честное сравнение с базовыми результатами, управляемые эксперименты и понятные отчёты. Полезен, когда нужно исследовать несколько вариантов, не теряя воспроизводимости и прозрачности.

explore-code

310,577 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Навык для безопасного экспериментирования с кодом в исследовательских ML-проектах: позволяет вносить изолированные изменения (адаптация архитектур, добавление LoRA-слоёв, замена модулей) на отдельной ветке без риска для основного кода. Автоматически ведёт журнал изменений, фиксирует результаты экспериментов и формирует отчёты о применимости и возможности отката.

safe-debug

310,524 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Скилл для безопасной отладки в исследовательских проектах: помогает диагностировать ошибки (traceback, CUDA OOM, NaN loss и др.), сужать причину и предлагать минимальные исправления только после явного одобрения. Не вносит изменения в код по умолчанию, разделяет отладочные правки и исследовательские модификации, формирует отчёт о диагнозе и плане патча.

run-train

310,428 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Навык для запуска обучения моделей в исследовательских проектах. Помогает выполнить проверку, короткий или полный запуск обучения, а также возобновить прерванный процесс. Собирает метрики, статусы и сохраняет результаты в стандартные файлы для последующего анализа.

explore-run

310,416 установок

lllllllama/rigorpilot-skills

Планирует и проводит ограниченные исследовательские запуски в deep learning-проектах: быстрые проверки на малых подвыборках, короткие тренировочные пробы, перебор вариантов и поиск по простаивающим GPU. Помогает ранжировать кандидатов по стоимости, успешности и ожидаемому выигрышу, изолируя эксперименты от доверенных бейзлайнов и честно фиксируя ограничения сравнений.