env-and-assets-bootstrap

env-and-assets-bootstrap

これを Rigor Setup スキルとして使用します。互換性を保つため、インストール済みのスラッグは env-and-assets-bootstrap のままです。

../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md の共通運用原則を使用してください。このスキルでは、セットアップ計画を保守的に行いながら、環境固有の判断はモデルに委ねます。

適用する場合

• リポジトリの初期調査で、信頼できる再現対象が特定された後。
• コマンドを実行する前に、環境の作成やアセットパスの準備が必要な場合。
• リポジトリがチェックポイント、データセット、またはキャッシュディレクトリに依存している場合。
• ユーザーが、実行を試みる前にセットアップのサポートを明示的に求めている場合。

適用しない場合

• リポジトリに、変換が不要な実行可能環境がすでに含まれている場合。
• タスクがスキャンと計画のみの場合。
• タスクが、すでに実行されたコマンドの結果を報告することのみの場合。
• 依頼が、リポジトリの再現とは関係のない一般的な conda またはパッケージ管理に関する質問の場合。

明確な境界

• このスキルでは、環境とアセットに関する前提を準備します。
• 対象の選定は担当しません。
• 最終報告は担当しません。
• 論文の検索は行いません。ただし、未解決事項を任意の論文リゾルバーに引き継ぐことはできます。

入力の想定

• 対象リポジトリのパス
• 選択した再現目標
• 関連する README のセットアップ手順
• 既知の OS またはパッケージの制約

出力の想定

• 保守的な環境セットアップに関するメモ
• conda コマンドの候補
• アセットパスの計画
• チェックポイントおよびデータセットの入手元に関するヒント
• 未解決の依存関係またはアセットのリスク

注記

references/env-policy.md、references/assets-policy.md、scripts/bootstrap_env.py、scripts/plan_setup.py、scripts/prepare_assets.py を使用してください。 シェルのエントリーポイントのほうが便利な場合は、scripts/bootstrap_env.sh を Python ブートストラッパーの POSIX ラッパーとしてのみ使用してください。