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lllllllama/ai-paper-reproduction

README優先のAIリポジトリ再現を行うメインオーケストレーター。エンドツーエンドで最小限かつ信頼性の高い再現フローを実現し、結果を標準化されたバンドルにまとめます。

ai-paper-reproduction とは?

このスキルは、READMEファーストのアプローチでAI関連リポジトリの再現をエンドツーエンドで実行するためのメインオーケストレーターです。まず対象リポジトリのREADMEを読み込み、最小の文書化された推論または評価ターゲットを選択します。その後、コードの取り込み、環境セットアップ、信頼できる実行、オプションの信頼できるトレーニング、リポジトリ分析、論文とコードのギャップ解決を調整します。さらに、保守的なパッチ適用ルールを適用し、証拠、前提条件、逸脱、および人間による決定ポイントを記録し、最終的に標準化された `repro_outputs/` バンドルを生成します。このスキルは、Claude CodeやCursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用することを想定しており、論文の要約や一般的な環境セットアップ、単独コマンド実行など、リポジトリに基づかない広範な研究支援には使用しないでください。

対応~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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ドキュメント

ai-paper-reproduction は何をしますか?

READMEファーストのAIリポジトリ再現を行うメインオーケストレーター。ユーザーがエンドツーエンドで最小限かつ信頼性の高い再現フローを求めている場合に使用します。このフローは、まずリポジトリを読み取り、最小の文書化された推論または評価ターゲットを選択し、取り込み、セットアップ、信頼できる実行、オプションの信頼できるトレーニング、オプションのリポジトリ分析、およびオプションの論文ギャップ解決を調整し、保守的なパッチルールを適用し、証拠、前提条件の逸脱、および人間による決定ポイントを記録し、標準化された repro_outputs/ バンドルを作成します。論文の要約、汎用的な環境セットアップ、孤立したリポジトリのスキャン、単独コマンドの実行、暗黙のプロトコル変更、またはリポジトリに基づかない広範な研究支援には使用しないでください。

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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