Lmlemongo/paper-reproduction-plugin

Habilidade do Claude Code: Agente automatizado de reprodução de artigos acadêmicos – analisa artigos, configura ambientes, implementa métodos, executa experimentos e valida resultados.

O que é paper-reproduction-plugin?

Esta skill do Claude Code capacita o agente a reproduzir artigos acadêmicos de forma automatizada. Ela analisa o PDF do artigo para extrair metodologias, dependências e hiperparâmetros; configura o ambiente necessário (incluindo bibliotecas e dados); implementa o código correspondente; executa experimentos; e valida os resultados obtidos contra os números reportados no artigo. É útil para pesquisadores, engenheiros de ML e estudantes que desejam verificar resultados, compreender implementações ou estender trabalhos existentes. A skill funciona dentro do ecossistema Claude Code, guiando o agente por meio de uma série de etapas documentadas, desde a análise inicial até a validação final, garantindo reprodutibilidade e transparência em todo o processo.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Lmlemongo/paper-reproduction-plugin

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Documentação

O que paper-reproduction-plugin faz?

Habilidade do Claude Code: Agente automatizado de reprodução de artigos acadêmicos – analisa artigos, configura ambientes, implementa métodos, executa experimentos e valida resultados.

Visão Geral

Esta habilidade permite que o Claude Code atue como um agente de reprodução de artigos acadêmicos. Ela guia o processo de:

  • Análise do artigo (PDF) para extrair objetivos, métodos, dependências e hiperparâmetros.
  • Configuração do ambiente computacional (instalação de pacotes, download de dados).
  • Implementação do código conforme as descrições do artigo.
  • Execução dos experimentos.
  • Validação dos resultados em comparação com os números reportados.

Fluxo de Trabalho

  1. Análise do Artigo

    • Leia o PDF do artigo fornecido.
    • Extraia: objetivo, abordagem, arquitetura do modelo, conjunto de dados, métricas, hiperparâmetros e hardware/software necessários.
  2. Configuração do Ambiente

    • Crie um ambiente virtual (ex.: conda, venv).
    • Instale as dependências listadas (ex.: PyTorch, transformers, numpy).
    • Faça download dos conjuntos de dados necessários.
  3. Implementação

    • Escreva scripts de treinamento e avaliação correspondentes à metodologia do artigo.
    • Use estruturas (ex.: PyTorch Lightning, Hugging Face) para modularidade.
  4. Execução

    • Execute o script de treinamento com os hiperparâmetros extraídos.
    • Monitore logs e métricas.
  5. Validação

    • Compare os resultados obtidos com os reportados no artigo.
    • Documente divergências (ex.: diferenças de hardware, sensibilidade a hiperparâmetros).

Como Usar

  1. Forneça o caminho do PDF do artigo para o Claude Code.

  2. Execute o comando de reprodução:

    claude reproduce paper.pdf
    
  3. O agente seguirá automaticamente o fluxo de trabalho acima.

  4. Resultados e logs serão salvos em ./reproduction_output/.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT – consulte o arquivo LICENSE para detalhes.

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