@lllllllama
涵盖科学、运维、写作方向，代表作 paper-context-resolver、repo-intake-and-plan、minimal-run-and-audit。
@lllllllama 的全部 Skill
ai-research-explore
by @lllllllama
此技能旨在为深度学习研究提供严谨且可复现的探索流程。它帮助研究人员在既定任务、数据集和基准上，进行候选方案的探索，确保实验可审计、结果可比较，并生成高质量的探索性输出，从而加速有意义的创新研究。
analyze-project
by @lllllllama
此技能用于对深度学习研究仓库进行只读分析和审计。它能帮助用户理解模型结构、训练/推理入口、配置关系，并识别潜在的插入点或可疑实现模式，从而在不修改代码或执行繁重任务的情况下，深入洞察项目。
ai-research-reproduction
by @lllllllama
此技能旨在自动化深度学习研究仓库的复现过程，确保复现结果的最小信任、可审计性和科学严谨性。它通过读取README、选择最小可信目标、协调环境设置、执行、验证训练、分析仓库并生成标准化报告，帮助用户高效验证AI研究成果，减少手动干预和错误，提升研究可信度。
explore-code
by @lllllllama
此技能作为深度学习研究中的严谨改进实现叶技能，支持研究人员在隔离分支上进行探索性代码修改，例如移植模块、调整骨干网络或添加适配器层。它确保所有更改都可审计并可回滚，从而帮助研究人员高效地进行低风险实验，并系统地记录实验过程和结果，提升研究的严谨性和可追溯性。
safe-debug
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此技能专为深度学习研究工作中的调试与审计设计。当用户遇到追溯错误、终端报错、CUDA OOM、检查点加载失败、形状不匹配或训练故障等问题时，该 Skill 能提供保守的诊断和最小化的修复建议，且明确区分调试修复与研究贡献，从而帮助用户快速定位并解决问题，保障研究流程的严谨性与效率。
run-train
by @lllllllama
此技能用于执行深度学习训练命令，并标准化训练过程中的证据输出，确保实验的可复现性。它能帮助用户进行启动验证、短程验证、完整训练启动或恢复，自动记录命令、配置、种子、日志、检查点、状态和指标，极大地提升了深度学习研究的效率和实验管理水平。
explore-run
by @lllllllama
此技能用于在深度学习研究中执行有界探索性运行，如小样本验证、短周期试错、批次扫描或快速迁移学习。它能帮助研究人员系统地规划和总结实验，从而高效地评估候选模型和方法，加速研究进程。
paper-context-resolver
by @lllllllama
解析AI论文复现中的关键上下文信息，补充数据集版本、评估协议、检查点映射等技术细节，提供可操作的证据
repo-intake-and-plan
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RigorPilot 技能旨在赋能AI智能体，使其能够以科学严谨的方式复现、改进和探索深度学习研究项目。它强调有意义的变更、公平的比较、可复现的证据以及可审计的修改，从而推动深度学习研究的实质性进展，而非盲目追求分数。该技能专注于深度学习研究仓库，处理环境设置、数据、模型训练与评估等关键环节。
minimal-run-and-audit
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RigorPilot 技能是面向深度学习实验的以研究为先的智能体技能。它赋能 AI 智能体以科学严谨的方式复现、改进、探索和审计深度学习研究项目，确保有意义的变更、公平的比较、可复现的证据和可审计的修改。
env-and-assets-bootstrap
by @lllllllama
为AI论文复现准备运行环境和依赖资源，自动检测缺失的模型检查点、数据集和缓存目录，支持多种云存储
ai-paper-reproduction
by @lllllllama
复现AI论文中的代码仓库，自动分析README、识别训练脚本、执行最小可信运行，输出标准化的复现报告