Analyze Project (RigorPilot)
Audit en lecture seule de dépôts de recherche en deep learning — cartographie la structure du modèle, les points d'entrée d'entraînement/inférence, les configs et points d'insertion, signale les patterns suspects comme heuristiques ; ne modifie rien, ne lance aucun job lourd
- Quoi
- Audit en lecture seule de dépôts de recherche en deep learning — cartographie la structure du modèle, les points d'entrée d'entraînement/inférence, les configs et points d'insertion, signale les patterns suspects comme heuristiques ; ne modifie rien, ne lance aucun job lourd
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- rien de plus qu'un dépôt de deep learning à lire — ce skill est en lecture seule (inspection statique légère uniquement) ; il ne modifie rien et ne lance aucun job lourd.
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill « Rigor Analyze / Rigor Audit » de RigorPilot : un audit en lecture seule pour dépôts de recherche en deep learning. Il s'applique quand vous voulez comprendre un dépôt avant d'y toucher — cartographier la structure du modèle, les points d'entrée d'entraînement, les points d'entrée d'inférence, les relations entre configs — ou obtenir des suggestions prudentes sur les points d'insertion probables et les patterns d'implémentation suspects, explicitement sans modifier le code ni lancer de jobs lourds. Les frontières sont strictes : le skill est en lecture presque exclusive, peut lancer des aides d'inspection statique légères, ne patche jamais le code du dépôt, ne possède jamais les sorties finales de reproduction, et marque les patterns suspects comme des heuristiques — pas des bugs confirmés. Les sorties attendues forment un petit ensemble standardisé : `analysis_outputs/SUMMARY.md`, `analysis_outputs/RISKS.md`, `analysis_outputs/status.json`. Crédit : @lllllllama. Bémols honnêtes : délibérément léger — il n'exécute aucun entraînement, ne lance aucun sweep et ne corrige rien (combinez-le avec `safe-debug`, `run-train` ou les skills d'exploration pour la suite) ; les patterns suspects sont signalés comme des possibilités, pas des verdicts, un pattern signalé peut être un choix de design intentionnel ; le bon usage compte — utilisez-le pour comprendre un dépôt, pas pour des résumés de littérature, du setup d'environnement ou de l'aide de recherche générale. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage.
Version :
Installation
Prérequis : rien de plus qu'un dépôt de deep learning à lire — ce skill est en lecture seule (inspection statique légère uniquement) ; il ne modifie rien et ne lance aucun job lourd. Installe-moi « Analyse de projet — RigorPilot ». Le skill d'audit en lecture seule de RigorPilot pour dépôts de recherche en deep learning : cartographie la structure du modèle, les points d'entrée d'entraînement/inférence, les configs et points d'insertion, signale les patterns suspects comme heuristiques, avec des rapports analysis_outputs/ standardisés. Dépôt : https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills/blob/main/skills/analyze-project/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers auxiliaires) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Contrôle de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout comportement suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, récolte d'identifiants). Ce dépôt ne doit contenir aucun secret dans le code, les identifiants passent uniquement par le coffre sécurisé. Vérifie que c'est bien le cas ; ARRÊTE sur le moindre drapeau rouge et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md et ses fichiers auxiliaires dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « rigorpilot-analyze-project ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même. GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne l'exige jamais sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.