Главная · Скиллы · paper-context-resolver

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.

Установка

npx -y skills add lllllllama/ai-paper-reproduction-skill --skill paper-context-resolver --agent claude-code

Paper Context Resolver

Вспомогательный скилл Rigor Paper Context для воспроизведения репозиториев глубокого обучения в подходе README-first. Используйте только когда README и файлы репозитория оставляют узкий пробел, критичный для воспроизведения, и задача — устранить конкретную деталь из первичных источников статьи (разбивка датасета, предобработка, протокол оценки, маппинг чекпоинтов, предположения о среде выполнения) с фиксацией конфликтов.

Когда применять

  • README и файлы репозитория оставляют пробел, критичный для воспроизведения.
  • Пробел касается версии датасета, разбивки, предобработки, протокола оценки, маппинга чекпоинтов или предположений о среде выполнения.
  • Основному скиллу нужно узкое дополнение из источника, а не полный обзор статьи.
  • Уже есть конкретный вопрос воспроизведения, на который нужно ответить.

Когда не применять

  • README уже содержит достаточно деталей для воспроизведения.
  • Пользователь хочет общее объяснение статьи, а не поддержку воспроизведения.
  • Цель — переопределить инструкции README без документирования конфликта.
  • На входе только название статьи и конкретного вопроса воспроизведения ещё нет.

Чёткие границы

  • Этот скилл необязателен.
  • Это вспомогательный скилл — обычно вызывается оркестратором.
  • Он дополняет воспроизведение в подходе README-first.
  • Он не заменяет основной поток оркестрации.
  • По умолчанию он не резюмирует всю статью.

Ожидаемые входные данные

  • метаданные целевого репозитория
  • вопрос, критичный для воспроизведения
  • имеющиеся данные из README или репозитория
  • уже известные ссылки на статью

Ожидаемые выходные данные

  • сокращённый список источников
  • только ответ, релевантный для воспроизведения
  • явная пометка о конфликтах README vs. статья при наличии
  • чёткое разграничение прямых свидетельств и выводов

Из того же репозитория

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.
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
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
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