🔬 主要功能：README-first 的复现编排
深度学习论文的代码仓库复现，一直是个让人头疼的事。README 写得含糊，环境配置缺东少西，依赖版本对不上，跑起来报错也不知道该改哪里。更麻烦的是，很多人跑通之后没有留下任何记录，过两个月自己都忘了当时改了什么。
ai-research-reproduction 的定位很明确：把复现过程变成一条可审计的流水线。它不是帮你随便跑一下，而是按照仓库 README 的文档记录，选择最小范围的推理或评估目标，在受控的步骤里执行，并把每一步的证据、假设、偏差都记录下来。
它的工作方式是一套有明确优先级的编排逻辑。
第一步，读取仓库，选择最小目标。它先看 README，再看脚本、配置文件和已记录的命令，然后从推理、评估、训练三个层次里选出文档记录的最小可信目标。推理优先，评估其次，训练最后。
第二步，协调多个受控阶段。包括资源导入、环境搭建、可信执行，可选的可信训练、仓库分析、论文缺口补全。每个阶段之间不是无脑串联，而是有明确的检查点和人工决策点。
第三步，执行保守的补丁规则。如果 README 里写的命令跑不通，它不会随意改代码去让它跑起来，而是把改动限制在最小、最可审计的范围内，并把改动原因和假设记录下来。
第四步，输出标准化的 repro_outputs/ 包。这个包里包含证据记录、假设声明、流程偏差说明，以及所有人工决策点的日志。任何其他人或另一个 AI Agent 拿到这个包，都能快速审计这次复现到底做了什么。
它也有明确的边界。这个 skill 不用于论文摘要、通用环境搭建、孤立仓库扫描、独立命令执行，也不适合只追求跑出高分的场景。
🛠️ 第一次安装和使用
安装方式有两种，取决于你的使用习惯。
通过命令行一键安装：
npx skills add https://github.com/lllllllama/RigorPilot-Skills --skill ai-research-reproduction这条命令会把 skill 安装到你的 AI 编程环境中。安装完成后，在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 里，当你的提问匹配到复现相关的触发条件时，skill 会自动加载。
手动安装到 Claude Code：
mkdir -p ~/.claude/skills/ai-research-reproduction
curl -L https://claudskills.com/skills/ai-research-reproduction/SKILL.md \
-o ~/.claude/skills/ai-research-reproduction/SKILL.mdWindows 用户对应的路径是 %USERPROFILE%\.claude\skills\ai-research-reproduction\SKILL.md。Claude Code 会在下一次会话中自动发现它。
安装之后不需要记什么特殊命令。直接在 Agent 对话里说“帮我复现这个仓库：<仓库地址>”或者“按照 README 跑一下这个项目”，skill 就会被触发。它会先读取仓库，然后逐步推进，在需要你确认的节点上停下来问你，而不是一路跑到底。
🎯 可以达到的效果
最直接的效果是：你得到的不只是一个跑通了的结果，而是一份可追溯的复现报告。
repro_outputs/ 包里通常包含以下内容：复现目标及其选择理由、实际执行的命令序列、环境配置的具体版本、遇到的报错和对应的处理方式、所有偏离 README 原始记录的改动、以及需要人工判断的地方标记。
对于需要向导师、同事或审稿人交代这个结果到底可不可信的人来说，这份记录比一句“我跑通了”有价值得多。另一个实际的好处是复用性——如果你后续要复现同一个仓库的另一个目标，之前的证据记录可以直接作为参照，不用从头再来。
📋 主要应用场景
适合的场景有这样几类：
- 目标是一个有 README、脚本或配置文件的 AI 代码仓库，你需要在文档记录的范围内完成一次可信的最小复现
- 复现过程涉及多个阶段，比如导入数据、搭环境、跑推理、记录结果，你希望这些步骤有统一的编排和记录
- 你需要标准化的输出，方便别人审计，或者方便下游的 AI Agent 继续处理
不适合的场景也很清楚：
- 你只是想做一次通用的论文摘要或文献综述
- 你想从零开始设计新模型、新基准或新训练流水线
- 目标仓库不属于 AI 领域，或者没有提供公开的可复现流程文档
- 你的核心需求是深度代码重构，而不是按照 README 做最小可信复现
还有一个细节值得注意：这个 skill 对训练环节的处理非常谨慎。执行文档记录的训练命令之前，它会先做启动验证或短时间运行监控，然后暂停流程，等你明确确认后才继续更长时间的训练。这个设计是为了避免在不确定的情况下浪费大量算力。
🔍 和一个类似插件的对比
在 Claude Code 的 skill 生态里，做论文复现的不止这一个。比较有代表性的对比对象是 paper-reproduction 这类 skill。
两者的定位差异很明显。
ai-research-reproduction 是仓库驱动的。它的起点是代码仓库，一切以 README 和仓库内的文档为优先参考。它的目标不是复现论文的全部数值结果，而是在文档记录的范围内，完成一次最小可信的运行，并留下审计痕迹。它关心的是按照这个仓库说的来做，我能做到什么程度，我做了什么记录。
paper-reproduction 是论文驱动的。它的起点是论文本身，流程通常是读论文、找代码和数据、搭环境、烟雾测试、完整运行、对比论文声明。它最终输出的是一份可验证的复现报告，核心动作是把论文里的数值声明和实际运行结果做对比。
简单说：如果你手上有一个 GitHub 仓库，想按 README 老老实实做一次有记录的复现，选 ai-research-reproduction。如果你手上有论文，想验证论文里的某个表格或数值到底能不能复现出来，paper-reproduction 的流程更对口。还有一个更轻量的选择是 @yqi96/paper-reproduce，功能偏抓取论文、驱动复现工作流、对比结果，不强调完整的证据审计链路。
🤖 适合哪些 AI 工具
官方明确支持的工具包括 Claude Code、Cursor 和 OpenClaw。skill 本身是一个 SKILL.md 文件，Claude Code 会在 ~/.claude/skills/ 下自动发现并加载它。Cursor 和 OpenClaw 同样支持 skill 格式，安装后可以在对应的对话环境中触发。
此外，Codex CLI 也被列在兼容工具中。如果你用的是其他支持 SKILL.md 格式的 Agent 工具，理论上也可以手动放置文件来使用，但官方没有明确背书。
一个实用的判断标准：如果你的 Agent 工具支持通过 npx skills add 安装 skill，或者支持读取 ~/.claude/skills/ 目录下的 SKILL.md 文件，这个 skill 就能用。
📌 一句话总结
ai-research-reproduction 做的不是帮你把代码跑起来这件事，而是把按 README 复现一个深度学习仓库变成一条有记录、有边界、可审计的流程。如果你需要向别人证明这个结果是怎么得到的，或者需要在复现过程中保持克制而不是随意改代码，这个 skill 值得装一个试试。
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