# Analyze Project

> Skill de solo lectura Rigor Analyze / Rigor Audit para repositorios de deep learning: entiende estructura, entrypoints y configs, y detecta patrones sospechosos sin modificar código ni ejecutar jobs pesados.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/analyze-project
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/analyze-project.md

Repositorio: https://github.com/lllllllama/RigorPilot-Skills
Autor: lllllllama
Licencia: MIT
Actualizado: hace 2 meses
Coste de contexto: 112 tok instalada, 508 tok al activarse, 7.2k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 4 archivos, 28 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent cursor
# Codex
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill analyze-project --agent cline
```

## Qué hace

- Genera un mapa de la estructura del modelo, entrypoints de entrenamiento e inferencia y relaciones entre configs
- Sugiere de forma conservadora posibles puntos de inserción de código
- Marca patrones de implementación sospechosos como heurísticas, no como bugs confirmados
- Produce analysis_outputs/SUMMARY.md, RISKS.md y status.json
- Puede ejecutar helpers ligeros de inspección estática, sin parchear el repositorio

## Cuándo usarla

- El usuario quiere entender un repositorio de deep learning antes de modificarlo
- Se necesita un mapa de estructura del modelo, entrypoints y configs
- El usuario pide sugerencias conservadoras sobre puntos de inserción o patrones sospechosos
- El usuario quiere explícitamente análisis de solo lectura, no ejecución pesada

## Cuándo no

- La tarea principal es ejecutar un comando que falla o depurar un traceback
- El usuario quiere adaptación especulativa de código o parcheo exploratorio amplio
- La tarea es un resumen de literatura general sin análisis del repositorio

## Qué la activa

- "Ayúdame a entender la estructura de este repositorio antes de tocar nada"
- "Mapea los entrypoints de entrenamiento e inferencia de este proyecto"
- "Revisa las configs y dime posibles puntos de inserción de código"
- "Detecta patrones de implementación sospechosos en este repo, sin modificar nada"

## Antes de instalar

- Requiere los archivos de referencia compartidos ../../references/agent-operating-principles.md, references/analysis-policy.md y ../../references/research-pitfall-checklist.md.

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB
- agents/openai.yaml — 396 B
- references/analysis-policy.md — 545 B
- scripts/analyze_project.py — 25 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde lllllllama/RigorPilot-Skills bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# 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
`../ai-research-reproduction/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 `../ai-research-reproduction/references/research-pitfall-checklist.md`.

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- Creador: [lllllllama](https://skillsagentes.com/creators/lllllllama.md) — 11 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Ai Research Reproduction](https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/ai-research-reproduction.md): Skill compatible con Rigor Reproduce para reproducción README-first de repos de deep learning: elige el objetivo mínimo confiable, coordina fases confiables y registra evidencia y desviaciones en `repro_outputs/`.
- [Ai Research Explore](https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/ai-research-explore.md): Slug de skill compatible con Rigor Explore para candidatos de investigación en deep learning potencialmente novedosos: exploración solo de candidatos sobre `current_research`, con comprensión auditable del repo y comparación justa.
- [Minimal Run And Audit](https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/minimal-run-and-audit.md): Skill Rigor Run para reproducir repos de deep learning centrados en el README: captura evidencia de un smoke test, inferencia o evaluación documentada en repro_outputs/, con notas de parches si cambian archivos.
- [Repo Intake And Plan](https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/repo-intake-and-plan.md): Ayudante de Rigor Intake para reproducción de repos de deep learning basada en README: escanea el repo, extrae comandos documentados y clasifica candidatos de inferencia, evaluación y entrenamiento.
- [Run Train](https://skillsagentes.com/skills/lllllllama/rigorpilot-skills/run-train.md): Skill de Rigor Train para repositorios de investigación de deep learning: ejecuta de forma conservadora comandos de entrenamiento y registra evidencia estandarizada en train_outputs/.

## Skills relacionadas

- [Finishing A Development Branch](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/finishing-a-development-branch.md): Úsalo cuando la implementación esté completa, todos los tests pasen, y necesites decidir cómo integrar el trabajo.
- [Using Git Worktrees](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/using-git-worktrees.md): Úsalo al empezar trabajo de feature que necesita aislamiento del workspace actual, o antes de ejecutar planes de implementación: asegura un workspace aislado vía herramientas nativas o fallback a git worktree.
- [Writing Skills](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/writing-skills.md): Úsala al crear nuevas skills, editar skills existentes o verificar que funcionan antes de desplegarlas.
- [Code Review](https://skillsagentes.com/skills/mattpocock/skills/code-review.md): Revisa los cambios desde un punto fijo por dos ejes — Standards (¿sigue los estándares del repo?) y Spec (¿hace lo que pedía el issue?) — en sub-agentes paralelos, y los reporta lado a lado.
- [Codebase Design](https://skillsagentes.com/skills/mattpocock/skills/codebase-design.md): Vocabulario compartido para diseñar módulos profundos. Úsalo para diseñar o mejorar la interfaz de un módulo, decidir dónde va un seam, o hacer el código más testeable y navegable para una IA.

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