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lllllllama/env-and-assets-bootstrap

Habilidade Rigor Setup para reprodução de repositórios de aprendizado profundo com foco em README. Use quando a tarefa for especificamente preparar um ambiente conservador baseado em conda, suposições de caminhos de checkpoints e datasets, dicas de localização de cache e notas de configuração antes de qualquer execução em um repositório documentado por README.

O que é env-and-assets-bootstrap?

Esta habilidade, 'lllllllama/env-and-assets-bootstrap', é uma ferramenta Rigor Setup projetada para reprodução de repositórios de aprendizado profundo seguindo uma abordagem README-first. Ela é útil para preparar um ambiente conservador baseado em conda, definindo suposições de caminhos para checkpoints e datasets, fornecendo dicas de localização de cache e anotando notas de configuração cruciais antes de executar qualquer tarefa em um repositório documentado. A habilidade foca exclusivamente na fase de preparação, garantindo que o ambiente esteja corretamente configurado para reprodução, sem se envolver em escaneamento de repositórios, orquestração completa, interpretação de artigos, relatórios finais ou configuração genérica de ambiente não vinculada a um alvo de reprodução específico. Ela suporta plataformas que utilizam README para documentação, como GitHub, e funciona analisando o README do repositório para extrair requisitos de ambiente, dependências e caminhos de ativos, configurando então um ambiente conda com as versões corretas de pacotes e apontando para os locais apropriados de dados e modelos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lllllllama/ai-paper-reproduction-skill/tree/main/skills/env-and-assets-bootstrap

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Documentação

O que env-and-assets-bootstrap faz?

Habilidade Rigor Setup para reprodução de repositórios de aprendizado profundo com foco em README. Use quando a tarefa for especificamente preparar um ambiente conservador baseado em conda, suposições de caminhos de checkpoints e datasets, dicas de localização de cache e notas de configuração antes de qualquer execução em um repositório documentado por README. Não use para escaneamento de repositórios, orquestração completa, interpretação de artigos, relatórios de execução final ou configuração genérica de ambiente que não esteja vinculada a um alvo de reprodução específico.

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/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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