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lllllllama/ai-paper-reproduction

Hauptorchestrator für README-basierte KI-Repository-Reproduktion. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer einen vollständigen, minimal vertrauenswürdigen Reproduktionsablauf wünscht, der das Repository zuerst liest, das kleinste dokumentierte Inferenz- oder Evaluierungsziel auswählt, die Aufnahme, Einrichtung, vertrauenswürdige Ausführung, optional vertrauenswürdiges Training, optionale Repository-Analyse und optionale Papierlückenauflösung koordiniert, konservative Patch-Regeln durchsetzt, Annahmen, Abweichungen und menschliche Entscheidungspunkte protokolliert und das standardisierte `repro_outputs/`-Bundle schreibt.

Was ist ai-paper-reproduction?

Dieser Skill fungiert als Hauptorchestrator für die Reproduktion von KI-Forschungsergebnissen, die in einem Repository dokumentiert sind. Er folgt einem README-zuerst-Ansatz, liest das Repository gründlich und wählt das kleinste dokumentierte Inferenz- oder Evaluierungsziel aus. Der Skill koordiniert dann den gesamten Reproduktionsablauf: Aufnahme des Repositorys, Einrichtung der Umgebung, vertrauenswürdige Ausführung (inklusive optionalem Training), optionale Repository-Analyse und optionale Auflösung von Lücken zur Originalarbeit. Er setzt konservative Patch-Regeln durch, protokolliert alle Annahmen, Abweichungen und menschlichen Entscheidungspunkte und erstellt ein standardisiertes `repro_outputs/`-Bundle. Der Skill ist für Entwickler und Forscher gedacht, die reproduzierbare und vertrauenswürdige Ergebnisse aus KI-Repositorien benötigen, und ist auf Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex anwendbar.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lllllllama/ai-paper-reproduction-skill/tree/main/skills/ai-paper-reproduction

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Dokumentation

Was macht ai-paper-reproduction?

Hauptorchestrator für README-basierte KI-Repository-Reproduktion. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer einen vollständigen, minimal vertrauenswürdigen Reproduktionsablauf wünscht, der das Repository zuerst liest, das kleinste dokumentierte Inferenz- oder Evaluierungsziel auswählt, die Aufnahme, Einrichtung, vertrauenswürdige Ausführung, optional vertrauenswürdiges Training, optionale Repository-Analyse und optionale Papierlückenauflösung koordiniert, konservative Patch-Regeln durchsetzt, Annahmen, Abweichungen und menschliche Entscheidungspunkte protokolliert und das standardisierte repro_outputs/-Bundle schreibt. Nicht verwenden für: Papierzusammenfassung, generische Umgebungseinrichtung, isoliertes Repository-Scannen, eigenständige Befehlsausführung, stille Protokolländerungen oder breite Forschungshilfe außerhalb der repository-basierten Reproduktion.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

lllllllama/env-and-assets-bootstrap

Rigor Setup skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to prepare a conservative conda-first environment, checkpoint and dataset path assumptions, cache location hints, and setup notes before any run on a README-documented repository. Do not use for repo scanning, full orchestration, paper interpretation, final run reporting, or generic environment setup that is not tied to a specific reproduction target.

lllllllama/minimal-run-and-audit

RigorPilot trusted execution and reporting skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to capture or normalize evidence from the selected smoke test or documented inference or evaluation command and write standardized `repro_outputs/` files, including patch notes when repository files changed. Do not use for training execution, initial repo intake, generic environment setup, paper lookup, target selection, hidden scientific-meaning changes, or end-to-end orchestration by itself.

lllllllama/paper-context-resolver

Rigor Paper Context helper for README-first deep learning repo reproduction. Use only when the README and repository files leave a narrow reproduction-critical gap and the task is to resolve a specific paper detail such as dataset split, preprocessing, evaluation protocol, checkpoint mapping, or runtime assumption from primary paper sources while recording conflicts. Do not use for general paper summary, repo scanning, environment setup, command execution, title-only paper lookup, or replacing README guidance by default.

lllllllama/repo-intake-and-plan

Rigor Intake helper for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to scan a repository, read the README and common project files, extract documented commands, classify inference, evaluation, and training candidates, and return the smallest trustworthy reproduction plan to the main orchestrator. Do not use for environment setup, asset download, command execution, final reporting, paper lookup, or end-to-end orchestration.

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Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.

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