Главная · Скиллы · env-and-assets-bootstrap

env-and-assets-bootstrapнастройка окружения для AI-репозитория

lllllllama/ai-paper-reproduction-skill

Настраивает окружение для воспроизведения AI-исследовательского репозитория: зависимости, активы и конфигурация до запуска любого кода.

Установка

npx -y skills add lllllllama/ai-paper-reproduction-skill --skill env-and-assets-bootstrap --agent claude-code

Env and Assets Bootstrap

Скилл Rigor Setup для воспроизведения репозиториев глубокого обучения в подходе README-first. Используйте когда задача — подготовить консервативную среду conda, предположения о путях к чекпоинтам и датасетам, подсказки по расположению кэша и заметки по настройке перед запуском на задокументированном в README репозитории.

Когда применять

  • После того как intake-этап определил достоверную цель воспроизведения.
  • Когда перед выполнением команд нужно создать среду или подготовить пути к ресурсам.
  • Когда репозиторий зависит от чекпоинтов, датасетов или директорий кэша.
  • Когда пользователь явно запрашивает помощь с настройкой перед запуском.

Когда не применять

  • Когда репозиторий поставляется с готовой к запуску средой, не требующей адаптации.
  • Когда задача — только сканирование и планирование.
  • Когда задача — только отчёт по уже выполненным командам.
  • Когда запрос — общий вопрос по conda или управлению пакетами вне воспроизведения репозитория.

Чёткие границы

  • Этот скилл подготавливает среду и предположения о ресурсах.
  • Он не управляет выбором цели воспроизведения.
  • Он не управляет итоговой отчётностью.
  • Он не выполняет поиск по статьям, кроме передачи пробелов опциональному resolver-у.

Ожидаемые входные данные

  • путь к целевому репозиторию
  • выбранная цель воспроизведения
  • релевантные шаги настройки из README
  • известные ограничения ОС или пакетов

Ожидаемые выходные данные

  • консервативные заметки по настройке среды
  • кандидаты команд conda
  • план путей к ресурсам
  • подсказки по источникам чекпоинтов и датасетов
  • неразрешённые риски зависимостей или ресурсов

Из того же репозитория

paper-context-resolverконтекст при воспроизведении AI-статей
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
При воспроизведении AI-статьи из GitHub репозитория — разрешает узкие технические вопросы, которые README не освещает. Точечные ответы без лишнего контекста.
289139.9k установок
minimal-run-and-auditзапуск и аудит AI-репозитория
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
Когда команда для запуска уже найдена — выполняет её, фиксирует доказательства работы и проводит аудит результатов AI-исследовательского репозитория.
289139.6k установок
repo-intake-and-planанализ и план воспроизведения репозитория
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
Первичный анализ нового репозитория: читает README, находит скрипты настройки и задокументированные команды, категоризирует задачи воспроизведения.
289139.6k установок
ai-paper-reproductionвоспроизведение AI исследований
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
Оркестратор воспроизведения AI исследовательских репозиториев: надёжный и аудируемый процесс.
2899.1k установок
ai-research-reproductionвоспроизведение deep learning с аудитом
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
Структурированный workflow для воспроизведения deep learning репозиториев с аудиторским следом.
289333 установок
analyze-projectпонять deep learning репозиторий
lllllllama/ai-paper-reproduction-skill
Для понимания deep learning репозитория до любого изменения кода: структура и архитектура.
289240 установок