analyze-project について
analyze-project は、深度学習リポジトリを変更する前に理解するための、主に読み取り専用のスキルです。モデル構造、学習と推論のエントリポイント、設定ファイル同士の関係を整理し、挿入箇所や疑わしい実装パターンについて慎重な提案を行います。重い実行を伴わない分析を求める研究者やエンジニア向けで、疑わしい箇所は確定したバグではなくヒューリスティックとして扱われます。
主な機能
- 01主に読み取り専用のリポジトリ構造分析
- 02モデル構造と各エントリポイントの整理
- 03設定ファイル間の関係の整理
- 04慎重な挿入箇所の提案
- 05疑わしいパターンのヒューリスティック表示
活用シーン
- 01変更前に未知の深層学習コードベースを把握する
- 02学習と推論のエントリポイントを特定する
- 03重い実行なしで実装パターンを確認する
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ lllllllama/ rigorpilot-skills --skill analyze-projectインストール後、Claude Code で/analyze-projectを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
agents/openai.yamlreferences/analysis-policy.mdscripts/analyze_project.py詳細
analyze-project
これを Rigor Analyze / Rigor Audit の読み取り専用スキルとして使用します。互換性のため、インストールされたスラッグは
analyze-project のままです。
共通の運用原則として
../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md を使用してください。このスキルは、モデル固有のプロジェクトに関する推論を制約せず、読み取り専用の分析を導くものです。
適用する場合
- ユーザーが、変更を加える前にディープラーニングのリポジトリを理解したい場合。
- モデルの構造、トレーニングのエントリーポイント、推論のエントリーポイント、設定の関連性を把握する必要がある場合。
- 変更を加える場所として考えられる候補や、疑わしい実装パターンについて、慎重な提案を求めている場合。
- ユーザーが読み取り専用の分析を明示的に希望し、負荷の高い実行を望んでいない場合。
適用しない場合
- 主なタスクが、失敗するコマンドの実行やトレースバックのデバッグである場合。
- 環境のセットアップやアセットのダウンロードのみを希望している場合。
- 推測に基づく適応や、広範な探索的パッチ適用を希望している場合。
- リポジトリの分析を伴わない、一般的な文献の要約がタスクである場合。
明確な境界
- このスキルは、主に読み取り専用です。
- 軽量な静的検査ヘルパーを実行する場合があります。
- リポジトリのコードにはパッチを適用しません。
- 最終的な再現出力の管理は行いません。
- 疑わしいパターンは、確認済みのバグではなく、経験則として示してください。
出力の要件
analysis_outputs/SUMMARY.mdanalysis_outputs/RISKS.mdanalysis_outputs/status.json
注記
references/analysis-policy.md と、共通の ../ai-research-reproduction/references/research-pitfall-checklist.md を使用してください。
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