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81深層学習プロジェクトを安全に分析
深層学習リポジトリは、変更を加える前に理解するのが困難です。このスキルはコードを変更せずに、エントリポイント、設定、評価経路、レビュー上のリスクを整理します。
再現コマンドを実行し、結果を監査する
再現作業には、選択したコマンドから得られる明確な証拠が必要です。このスキルは、短い文書化済みコマンドを実行し、標準化された出力ファイルを書き出します。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "minimal-run-and-audit" from https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「minimal-run-and-audit」を使用しています。 選択されたコマンドが正常終了し、accuracyが0.82であると報告します。
期待される結果:
「minimal-run-and-audit」を使用しています。 選択されたコマンドが設定された上限後にタイムアウトします。
期待される結果:
ステータス: partial。主なブロッカー: コマンドがタイムアウト内に完了しませんでした。監視スコープにはタイムアウト値が記録されます。
「minimal-run-and-audit」を使用しています。 選択されたコマンドが、実行可能ファイルの不足により失敗します。
期待される結果:
ステータス: blocked。レポートでは不足している実行可能ファイルについて説明し、stdoutとstderrを分けて保持します。
The runner intentionally executes a user-supplied command, which is a confirmed high-risk capability despite avoiding shell interpretation. Two parent-directory references cross the audited package boundary, and the output wrapper dynamically executes a Python module; Markdown backticks and reporting text are false positives.
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>lllllllama. (2026). minimal-run-and-audit security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/audits/7@techreport{lllllllama-lllllllama-minimal-run-and-audit-2026,
author = {lllllllama},
title = {minimal-run-and-audit security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "minimal-run-and-audit security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "lllllllama"
date-released: "2026-08-08"
url: "https://skillstore.io/skills/lllllllama-minimal-run-and-audit/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:lllllllama-minimal-run-and-audit:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
文書化されたスモークコマンドを実行し、再現レポート用の明確な証拠を生成します。
セットアップの判断がすでに行われた後に、推論または評価の実行を記録します。
標準化されたバンドル内で、コマンド出力、終了ステータス、メトリクス、ファイル変更を比較します。
このリポジトリに対して、選択されたスモークコマンドを60秒のタイムアウトで実行してください。stdout、stderr、ステータス、変更されたファイルをキャプチャしてください。
選択されたコマンドの既存の実行証拠を使用し、標準の再現出力を書き出してください。検証済みの事実と仮定を分けてください。
文書化された評価コマンドを実行し、実行前後のgit statusをキャプチャして、実行によって変更されたファイルを要約してください。
定義済みのタイムアウトで、選択された推論コマンドを実行してください。失敗した場合は、ブロッカー、メトリクス、変更されたパス、次の検証ステップを分類してください。
作成者
lllllllamaライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
リポジトリ
https://github.com/lllllllama/ai-paper-reproduction-skill/tree/main/skills/minimal-run-and-audit/参照
656be3040aef5c047555a908cd5c695d22a4a548
メンテナンスの新しさ
2026/8/10
利用状況
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ファイル構成
深層学習プロジェクトを安全に分析
深層学習リポジトリは、変更を加える前に理解するのが困難です。このスキルはコードを変更せずに、エントリポイント、設定、評価経路、レビュー上のリスクを整理します。
AI リポジトリ再現計画
AI の再現作業は、コマンドやエントリーポイントが不明確だと停滞しがちです。このスキルはリポジトリ内のエビデンスを調査し、保守的な再現計画を返します。
再現環境とアセットを準備する
研究リポジトリでは、実行前に環境とアセットの慎重なセットアップが必要になることがよくあります。このスキルは、保守的な conda 優先の計画、キャッシュに関する前提、セットアップメモを作成します。
ディープラーニングのエラーを安全に診断する
トレーニングの失敗は、根本原因が明らかになる前にエージェントをリスクのあるパッチ適用へ進ませる可能性があります。このスキルは、保守的な診断、セーブポイント計画、承認に基づく修正をガイドします。
範囲を限定したディープラーニング探索を計画する
研究チームには、信頼済みベースラインを汚染しない探索的実行が必要です。このスキルは、範囲を限定したバリアントスイープを計画し、候補をランク付けし、結果を限定的な根拠として位置づけます。
論文再現のギャップを解消
AIリポジトリの再現は、READMEファイルに重要な論文の詳細が1つ欠けているだけで行き詰まることがよくあります。このスキルは、問いを絞り込み、主要な論文ソースを確認し、READMEの指針を置き換えることなく矛盾を記録します。
PyTDCで治療薬MLデータを分析
作成者 davila7
創薬チームには、一貫したデータセットと公平なベンチマークが必要です。このスキルは、データの読み込み、データセット分割、モデル評価、分子オラクルの使用に関するPyTDCワークフローをガイドします。
PyTorch Lightningのトレーニングワークフローを構築
作成者 davila7
PyTorchプロジェクトは、一貫してトレーニングしスケールさせることが難しくなる場合があります。このスキルは、LightningModules、trainers、data modules、callbacks、logging、distributed trainingをガイドします。
長いエージェントコンテキストを確実に圧縮
作成者 muratcankoylan
長いAIセッションでは、コンテキストウィンドウがいっぱいになると、重要な意思決定、ファイル変更、次のステップが失われます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けに、構造化された圧縮手法と評価プローブを提供します。
データサイエンスの実験とモデルを設計する
作成者 alirezarezvani
データサイエンスプロジェクトは、実験、特徴量、モデルに明確な統計的構造がない場合に失敗しがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、実験、特徴量エンジニアリング、モデルレビューのためのガイド付きワークフローを提供します。
MLワークフローに潜むアンチパターンを検証
作成者 Doyajin174
MLプロジェクトは一見正確に見えても、データリーケージや弱い評価によって重大な欠陥が隠れていることがあります。このスキルは、分割、指標、トレーニング、デプロイ準備状況を体系的にチェックするためのガイドを提供します。
本番環境向けコンピュータビジョンシステムの構築
作成者 davila7
コンピュータビジョンチームには、モデル、データ、推論、デプロイに関する実践的なガイダンスが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が本番対応のビジョンワークフローを計画するのを支援します。