Agentskillz Logo

lllllllama/rigorpilot-skills / repo-intake-and-plan

repo-intake-and-plan

Установки
450,035
Автор
lllllllama/rigorpilot-skills
Источник
github.com/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.

Установить скилл

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

Аудит безопасности

Gen Agent Trust Hub

pass

The repo-intake-and-plan skill is a utility designed to scan local repository structures and extract shell commands from README files for planning purposes. The skill operates entirely on local data, does not perform network operations, and contains no executable code or prompts that pose a security risk.

Audited: 5/29/2026, 7:59:40 PM

Socket

pass

No alerts

Audited: 5/29/2026, 8:00:00 PM

Snyk

pass

Risk: LOW · No issues

Audited: 5/29/2026, 7:59:30 PM

Промпт скилла

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/.

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

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.

analyze-project

310,915 установок

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.

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.