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Rigor Explore를 통해 의미 있고 잠재적으로 참신한 딥러닝 연구 후보를 위한 호환 가능한 스킬 슬러그를 탐색합니다. 연구자가 과제 계열, 데이터셋, 벤치마크, 평가 방법을 선택하고 SOTA 참고 문헌을 제공한 상태에서, `current_research`를 기반으로 후보만 선별하여 탐색을 진행하고자 할 때 사용합니다. 이때 감사 가능한 리포지토리 이해, 아이디어 선별, 공정한 비교, 그리고 `explore_outputs/`에 기록된 관리된 실험이 보장됩니다. README 우선의 신뢰할 수 있는 재현, 개방형 방향 탐색, 코드 전용 또는 실행 전용의 제한적인 탐색, 수동적인 리포지토리 분석, 검증된 독창성 주장, 또는 암묵적인 실험을 위해서는 사용하지 마십시오.
딥러닝 연구 저장소를 위한 Rigor Analyze / Rigor Audit 읽기 전용 기능입니다. 사용자가 코드를 수정하거나 부하가 큰 작업을 실행하지 않고도 저장소를 읽고 이해하거나, 모델 구조 및 훈련 또는 추론 진입점을 확인하거나, 구성 및 삽입 지점을 검토하거나, 의심스러운 구현 패턴을 표시하고자 할 때 사용합니다. 실행 중인 명령어 실행, 광범위한 리팩토링, 추측에 기반한 코드 수정, 또는 자동 버그 수정에는 사용하지 마십시오.
현재 진행 중인 대화를 PRD로 정리하여 프로젝트 이슈 트래커에 게시하세요. 인터뷰는 필요 없으며, 이미 논의한 내용을 종합하기만 하면 됩니다.
README-first 딥러닝 저장소 재현을 위한 Rigor Reproduce 호환 스킬 슬러그입니다. 사용자가 저장소를 먼저 읽고, 문서화된 추론 또는 평가 대상 중 가장 작은 것을 선택하며, 인테이크, 설정, 신뢰할 수 있는 실행, 선택적 신뢰할 수 있는 훈련, 선택적 저장소 분석, 선택적 논문 격차 해소를 포함하며, 보수적인 패치 규칙을 적용하고, 증거, 가정, 편차 및 인간의 의사결정 지점을 기록하며, 표준화된 `repro_outputs/` 번들을 생성하는 엔드투엔드 방식의 최소한의 신뢰가 필요한 워크플로를 원할 때 사용합니다. 논문 요약, 일반적인 환경 설정, 고립된 저장소 스캔, 독립형 명령어 실행, 무통보 프로토콜 변경, 점수 추종, 또는 저장소 기반의 재현을 벗어난 광범위한 연구 지원에는 사용하지 마십시오.