Skill Rigor Setup para reproducir repos de deep learning basados en README: prepara un entorno conda conservador, rutas de checkpoints/datasets, hints de caché y notas de setup antes de cualquier ejecución.
en todo el repo
0–100, la ruta de este skill
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill env-and-assets-bootstrap --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Este skill reads environment config.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Use this as the Rigor Setup skill. The installed slug remains
env-and-assets-bootstrap for compatibility.
Use the shared operating principles in
../../references/agent-operating-principles.md; this skill should keep setup
planning conservative while leaving environment-specific judgment to the model.
Use references/env-policy.md, references/assets-policy.md, scripts/bootstrap_env.py, scripts/plan_setup.py, and scripts/prepare_assets.py.
Use scripts/bootstrap_env.sh only as a POSIX wrapper around the Python bootstrapper when a shell entrypoint is more convenient.
Reproducido de lllllllama/RigorPilot-Skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
8 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere el path del repo objetivo, el objetivo de reproducción seleccionado y los pasos de setup relevantes del README.
Variables de entorno:BASH_SOURCEPYTHONPYTHON_BINSCRIPT_DIR
Este repo incluye 11 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
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/`.
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.
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.
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.
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/.
Skill de implementación para trabajo exploratorio auditable de código en investigación de deep learning: transplante de módulos, adaptación de backbone o capas LoRA/adapter en rama aislada, con registros para rollback en explore_outputs/.
Genera un wizard bash interactivo que guía a un humano por los pasos que solo él puede dar. Úsalo para aprovisionar infraestructura, credenciales o secretos de CI, o una migración puntual.
Ejecuta agent-browser en navegadores en la nube de AWS Bedrock AgentCore; úsalo para automatización de navegador respaldada por infraestructura AWS con credenciales AWS.
Configura Turborepo para builds de monorepo eficientes con caché local y remota. Útil al configurar Turborepo, optimizar pipelines de build o implementar caching distribuido.
