
KI-Paper-Reproduktions-Workflow
End-to-End-Workflow für die Reproduktion von KI-Forschungsarbeiten — von README-Analyse und Umgebungseinrichtung bis zur Befehlsausführung und strukturiertem Audit-Bericht.
Installieren
Führen Sie diesen Befehl aus, um alle Skills in diesem Pack zu installieren:
npx skillstore add @ai-paper-reproduction-workflow Die CLI erkennt Ordner für Codex und Claude Code automatisch und installiert in beide, wenn sie vorhanden sind.
Übersicht
Nutzungsleitfaden
Durch KI erweitertDetaillierter Leitfaden
## Übersicht Reproduzieren Sie KI-Forschungsarbeiten Ende-zu-Ende aus einem dokumentierten Repository — analysieren Sie die README-Datei, bereiten Sie eine konservative Umgebung vor, führen Sie die minimalen vertrauenswürdigen Befehle aus und erstellen Sie einen strukturierten Audit-Bericht. drei Teil-Skills sind miteinander verkettet und decken Aufnahme, Einrichtung und Ausführung ab. ## Schnellstart 1. Installieren Sie das Plugin in Ihrem OpenClaw-Arbeitsbereich: ``` npx skillstore add @ai-paper-reproduction-workflow ``` 2. Verwenden Sie **repo-intake-and-plan**, um das Ziel-Repository zu scannen, die README- und gängigen Projektdateien zu lesen und dokumentierte Inferenz-/Evaluierungs-/Trainingsbefehle als Reproduktionsplan zu extrahieren. 3. Verwenden Sie **env-and-assets-bootstrap**, um eine Conda-first-Umgebung vorzubereiten, Checkpoint- und Dataset-Pfad-Annahmen aufzulösen und Cache-Ort-Hinweise vor jedem Lauf bereitzustellen. 4. Verwenden Sie **minimal-run-and-audit**, um die kleinste vertrauenswürdige Reproduktionsspur auszuführen und einen standardisierten Audit-Bericht der Ergebnisse zu generieren. ## Wichtige Befehle - **repo-intake-and-plan** — Scannt ein Repository, parst README- und Projektdateien, klassifiziert Kandidatenbefehle in Inferenz/Evaluierung/Training und gibt einen minimalen Reproduktionsplan zurück. - **env-and-assets-bootstrap** — Richtet eine konservative Conda-Umgebung ein, prüft Checkpoint-/Dataset-Pfade und hinterlässt Einrichtungshinweise für nachgelagerte Schritte. - **minimal-run-and-audit** — Führt die geplanten Befehle in einer vertrauenswürdigen Spur aus und gibt strukturierte Ausgabe zur Nachvollziehbarkeit aus. ## Tipps - Verketten Sie die drei Skills in der Reihenfolge — Aufnahme → Bootstrap → Ausführung —, um Reproduktionsversuche reproduzierbar und prüfbar zu halten. - Kombinieren Sie mit **openclaw-browser-automation**, wenn ein Paper auf ein externes Dataset-UI verweist, das vor dem Bootstrap manuell heruntergeladen werden muss. - Führen Sie die Audit-Ausgabe unter Versionskontrolle, damit der vollständige Reproduktions-Trace von Mitarbeitern überprüft werden kann.
Skills
3repo-intake-and-plan
Niedriges Risiko 80Zuverlässige Repo-Reproduktionen planen
AI-Forschungsrepositories verstecken den sichersten Reproduktionspfad oft zwischen vielen Setup-, Trainings- und Evaluierungsbefehlen. Diese Skill liest zuerst das Repository und erstellt einen konservativen Plan, bevor die Ausführung beginnt.
env-and-assets-bootstrap
Mittleres Risiko 75Reproduktionsumgebungen und Assets vorbereiten
KI-Forschungs-Repositories haben oft unvollständige Einrichtungshinweise und unklare Asset-Pfade. Diese Skill wandelt README-Belege vor einem Lauf in konservative Umgebungsbefehle, Asset-Manifeste und Einrichtungsrisiken um.
minimal-run-and-audit
Mittleres Risiko 79Reproduktionsbefehle ausführen und prüfen
Bei der Reproduktion von Forschungscode fehlen oft klare Nachweise dafür, was ausgeführt wurde und was sich geändert hat. Diese Skill führt einen ausgewählten kurzen Befehl aus und schreibt standardisierte Ausgaben für die Überprüfung.
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