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/.
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 explore-code --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Use this as the Rigor Improve implementation leaf skill. The installed slug
remains explore-code for compatibility.
Use the shared operating principles in
../../references/agent-operating-principles.md; this skill should guide
bounded candidate code work without over-prescribing implementation details.
ai-research-explore instead when the task spans both current_research coordination and exploratory runs.minimal-run-and-audit or run-train.explore_outputs/CHANGESET.mdexplore_outputs/SCIENTIFIC_CHANGELOG.mdexplore_outputs/COMPARABILITY_REPORT.mdexplore_outputs/TOP_RUNS.mdexplore_outputs/status.jsonUse references/explore-policy.md, ../../references/research-rigor-principles.md, scripts/plan_code_changes.py, and scripts/write_outputs.py.
Reproducido de lllllllama/RigorPilot-Skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
5 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere autorización explícita del investigador y trabajar sobre una rama o worktree aislada, además de los scripts plan_code_changes.py y write_outputs.py.
Este repo incluye 11 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack RigorPilot-Skills entero y su comando de instalación
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 hoja de Rigor Improve/Rigor Explore para evidencia exploratoria acotada: validaciones en subconjunto, sweeps, búsqueda en GPU ociosa o transfer-learning rápido, con resúmenes sin sobreclamar en `explore_outputs/`.
Úsalo cuando la implementación esté completa, todos los tests pasen, y necesites decidir cómo integrar el trabajo.
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.
Úsala al crear nuevas skills, editar skills existentes o verificar que funcionan antes de desplegarlas.
