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Rigor Improve / Rigor Explore는 딥러닝 연구 저장소에서 제한된 탐색적 증거를 위한 리프 스킬을 실행합니다. 연구자가 소규모 하위 집합 검증, 단주기 추측 및 검증, 배치 스윕, 유휴 GPU 검색 또는 신속한 전이 학습 시도와 같은 탐색적 실행을 명시적으로 승인할 때 사용하며, 이 경우 `explore_outputs/`에 공정한 비교에 대한 주의사항과 과장되지 않은 요약이 포함되어야 합니다. `current_research`를 기반으로 한 종단간 탐색 조정, 신뢰할 수 있는 베이스라인 실행, 보수적인 훈련 검증, 기본 라우팅, 검증된 SOTA 주장 또는 암묵적 실험에는 사용하지 마십시오.
깔끔한 에디토리얼 스타일의 인터페이스. 따뜻한 단색 계열의 색상, 타이포그래피의 대비, 플랫한 벤토 그리드, 은은한 파스텔 톤. 그라데이션이나 진한 그림자는 없습니다.
기본 LLM 잘림 동작을 재정의합니다. 완전한 코드 생성을 강제하고, 자리 표시자 패턴을 허용하지 않으며, 토큰 제한으로 인한 분할을 깔끔하게 처리합니다. 완전하고 축약되지 않은 출력이 필요한 모든 작업에 적용하십시오.
인라인으로 작업하거나 `Explore`를 사용하는 대신, 언제 `cavecrew-investigator`(코드 위치 확인), `cavecrew-builder`(파일 1~2개 수정) 또는 `cavecrew-reviewer`(차이점 검토)에 작업을 위임해야 하는지. 이들의 출력은 압축되어 있으므로 메인 컨텍스트가 더 오래 유지됩니다.