llllllllama/paper-context-resolver

Asistente para resolver detalles específicos de papers durante la reproducción de repositorios de deep learning, cuando el README y los archivos del repositorio dejan un vacío crítico.

¿Qué es paper-context-resolver?

Este skill está diseñado para ser utilizado exclusivamente en escenarios de reproducción de repositorios de deep learning donde el README y los archivos del repositorio presentan una brecha crítica y estrecha que impide la reproducción exitosa. Su función principal es resolver detalles específicos del paper original, como división de conjuntos de datos, preprocesamiento, protocolo de evaluación, mapeo de checkpoints o suposiciones de tiempo de ejecución, consultando las fuentes primarias del paper y registrando cualquier conflicto encontrado. No debe usarse para resúmenes generales de papers, escaneo de repositorios, configuración de entornos, ejecución de comandos, búsqueda de papers solo por título o para reemplazar la guía del README por defecto. Es una herramienta de precisión para casos muy concretos donde la documentación del repositorio es insuficiente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lllllllama/ai-paper-reproduction-skill/tree/main/skills/paper-context-resolver

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Documentación

¿Qué hace paper-context-resolver?

Asistente de contexto de paper Rigor para la reproducción de repositorios de deep learning con enfoque prioritario en el README. Úselo solo cuando el README y los archivos del repositorio dejen un vacío estrecho y crítico para la reproducción, y la tarea consista en resolver un detalle específico del paper, como la división del conjunto de datos, el preprocesamiento, el protocolo de evaluación, el mapeo de puntos de control (checkpoints) o una suposición de tiempo de ejecución, a partir de las fuentes primarias del paper, mientras se registran los conflictos. No lo use para resúmenes generales de papers, escaneo de repositorios, configuración de entornos, ejecución de comandos, búsqueda de papers solo por título o para reemplazar la guía del README por defecto.

Individual skills in this repo

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

lllllllama/ai-paper-reproduction

Main orchestrator for README-first AI repo reproduction. Use when the user wants an end-to-end, minimal-trustworthy reproduction flow that reads the repository first, selects the smallest documented inference or evaluation target, coordinates intake, setup, trusted execution, optional trusted training, optional repository analysis, and optional paper-gap resolution, enforces conservative patch rules, records evidence assumptions deviations and human decision points, and writes the standardized `repro_outputs/` bundle. Do not use for paper summary, generic environment setup, isolated repo scanning, standalone command execution, silent protocol changes, or broad research assistance outside repository-grounded reproduction.

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/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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