Safe Debug (RigorPilot)
Diagnostic prudent pour échecs de deep learning — tracebacks, OOM CUDA, perte NaN, problèmes de checkpoint — diagnostiquer d'abord, puis proposer le plus petit correctif avec approbation explicite avant toute mutation
- Quoi
- Diagnostic prudent pour échecs de deep learning — tracebacks, OOM CUDA, perte NaN, problèmes de checkpoint — diagnostiquer d'abord, puis proposer le plus petit correctif avec approbation explicite avant toute mutation
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- aucun — l'échec concret à diagnostiquer (traceback, erreur de terminal, OOM CUDA, perte NaN, problème de checkpoint) est ce que vous apportez à l'usage ; le skill diagnostique d'abord et exige une approbation explicite avant tout patch.
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill « Rigor Debug / Rigor Audit » de RigorPilot pour le travail de recherche en deep learning. Il s'applique quand vous collez un traceback, une erreur de terminal, un OOM CUDA, un échec de chargement de checkpoint, un mismatch de shape, un symptôme de perte NaN ou un échec d'entraînement et voulez un diagnostic prudent avant tout patch. La discipline est diagnostiquer-d'abord : aucune modification du dépôt par défaut ; si un patch est nécessaire, le plus petit correctif est proposé et une approbation explicite est requise d'abord ; la création de savepoint ou de branche est escaladée avant les changements à risque moyen ou élevé. Et une ligne conceptuelle stricte est tracée : un correctif de debug n'est pas automatiquement une contribution de recherche — s'il change le sens de l'expérience ou la comparabilité, le skill le dit explicitement. Les sorties sont `debug_outputs/DIAGNOSIS.md`, `debug_outputs/PATCH_PLAN.md` et `debug_outputs/status.json`. Pas pour le refactoring large, l'adaptation spéculative, le patch exploratoire automatique, ou la familiarisation générale avec un dépôt. Crédit : @lllllllama. Bémols honnêtes : le diagnostic exige des preuves d'échec concrètes — un vague « ça ne marche pas » donne peu ; l'approbation humaine est une porte stricte, n'attendez donc pas de réparation autonome ; une cause racine signalée reste un diagnostic jusqu'à ce qu'un run le confirme. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage.
Version :
Installation
Prérequis : aucun — l'échec concret à diagnostiquer (traceback, erreur de terminal, OOM CUDA, perte NaN, problème de checkpoint) est ce que vous apportez à l'usage ; le skill diagnostique d'abord et exige une approbation explicite avant tout patch. Installe-moi « Débogage prudent — RigorPilot ». Le skill de débogage prudent de RigorPilot pour les échecs de deep learning : diagnostic avant tout patch, propositions du plus petit correctif, approbation humaine explicite requise, et correctifs de debug clairement séparés des contributions de recherche. Dépôt : https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills/blob/main/skills/safe-debug/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-safe-debug ». 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.