스킬 ai-research-explore
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ai-research-explore

콘텐츠 리비전 r2 치명적 ⚙️ 외부 명령어🌐 네트워크 접근🔑 환경 변수⚡ 스크립트 포함📁 파일 시스템 접근

딥러닝 연구 후보 탐색

연구팀은 결과를 과장하지 않으면서 후보 아이디어를 테스트할 수 있는 체계적인 방법이 필요합니다. 이 스킬은 소스 조회, 아이디어 순위화, 제한된 실행, 감사 가능한 출력을 구조화합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
Maintain this Skill? Claim it ⚠️ 38 나쁨

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청
Review the Skillstore skill "ai-research-explore" from https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/lllllllama-ai-research-explore/manifest. Verify the artifact. Do not auto-install. Inspect the skill and report your findings, then wait for an operator or manual installation decision.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/lllllllama-ai-research-explore.md 서명된 manifest GET /api/skills/lllllllama-ai-research-explore/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/lllllllama-ai-research-explore/lockfile

테스트해 보기

"ai-research-explore" 사용 중입니다. 고정된 mIoU 벤치마크를 사용하는 세그멘테이션 모델의 후보 아이디어 세 가지를 순위화합니다.

예상 결과:

  • hard-gate 실패와 점수 세부 내역이 포함된 순위화된 후보 목록입니다.
  • 소스 지원, 예상 상승폭, 위험, 롤백 노트가 포함된 선택된 아이디어입니다.
  • 아직 부족한 증거를 설명하는 비교 경계입니다.

"ai-research-explore" 사용 중입니다. 선택한 후보에 대한 단기 실행 실험을 계획합니다.

예상 결과:

  • 선택한 아이디어, config overrides, 계획된 파일, 증거 참조가 포함된 실험 manifest입니다.
  • 구문, import resolution, config paths, 단기 실행 command 검사를 포함하는 smoke 계획입니다.
  • 탐색적 결과와 신뢰할 수 있는 재현 주장을 분리하는 과학적 changelog입니다.

"ai-research-explore" 사용 중입니다. 제안된 모듈 이식에 대한 소스 지원을 감사합니다.

예상 결과:

  • external, parsed, repo-local, seed-only 레코드에 대한 증거 클래스가 포함된 소스 인벤토리입니다.
  • source repo, source file, target file, patch class가 포함된 소스 매핑 보고서입니다.
  • 진행, 패치 축소, 또는 인간 체크포인트를 위한 중단 권고입니다.

보안 감사

치명적
v7 • 2026. 8. 8. 버전별 보고서 열기

Most static alerts are false positives caused by Markdown formatting, identifiers, nested Python structures, and fixed argument-list subprocess calls. Confirmed risks include outbound lookup traffic, unrestricted user-derived URLs, and instructions to read files outside the skill package. Automatic imports execute target repository modules during feasibility checks, creating an unsandboxed arbitrary code execution risk.

34
스캔된 파일
7,734
분석된 줄 수
16
검토 항목
0
오탐 무시됨

확인된 보안 우려 사항 (2)

치명적
scripts/passes/execution_feasibility.py:267-278scripts/passes/execution_feasibility.py:332-340
Automatic Target Repository Code Execution
Feasibility checks import selected Python files from the target repository. Module top-level code executes automatically, twice, without sandboxing or explicit execution consent.
spec.loader.exec_module directly executes repository modules during routine feasibility checks. Filename exclusions do not prevent malicious top-level code in other Python files.
높음
scripts/write_outputs.py:10-16
Unaudited Cross-Package Module Execution
The output wrapper imports and executes a shared Python module located outside the audited skill directory. Package-relative trust is assumed without integrity verification.
The fixed relative path leaves the audited package and exec_module runs the external file. No hash, signature, or ownership validation is performed.
기능 검토 항목 (16)

이 스킬에 대해 예상될 수 있는 실제 로컬 기능이므로 검토가 필요하지만, 확인된 악의적 동작으로는 집계되지 않습니다.

높음
scripts/lookup/providers/base.py:61
Python HTTP libraries
request = urllib.request.Request(
The request accepts user-derived HTTP URLs without a host allowlist or private-address checks. This creates an SSRF-capable request path.
높음
scripts/lookup/providers/base.py:68
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(request, timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS) as response:
urlopen sends requests to user-derived URLs without blocking loopback, private, or metadata addresses. This enables server-side request forgery.
높음
SKILL.md:21
Path traversal sequence
`../../references/agent-operating-principles.md`, then load
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:22
Path traversal sequence
`../../references/research-rigor-principles.md` for research claims and
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:23
Path traversal sequence
`../../references/deep-learning-experiment-principles.md` when experiment
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:116
Path traversal sequence
- Load `../../references/explore-variant-spec.md` for run-level variant matrix
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:118
Path traversal sequence
- Load `../../references/research-thinking-loop.md` before proposing or ranking candidate changes; i
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:119
Path traversal sequence
- Load `../../references/research-rigor-principles.md` before making novelty, contribution, SOTA, or
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:120
Path traversal sequence
- Consult `~/.rigorpilot/PERSONAL_RIGOR.md` if present, under `../../references/continuous-learning-
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:121
Path traversal sequence
- Load `../../references/deep-learning-experiment-principles.md` when training,
The instruction explicitly reads ../../references, crossing the audited skill boundary. External content can influence agent behavior without being included in this package audit.
높음
SKILL.md:120
Hidden file in home directory
- Consult `~/.rigorpilot/PERSONAL_RIGOR.md` if present, under `../../references/continuous-learning-
The skill directs the agent to read a hidden file from the user's home directory. That is cross-boundary access to potentially sensitive local content.
중간
SKILL.md:120
Hidden file access
- Consult `~/.rigorpilot/PERSONAL_RIGOR.md` if present, under `../../references/continuous-learning-
The instruction accesses ~/.rigorpilot/PERSONAL_RIGOR.md outside the skill and workspace. Advisory use still exposes local content to the agent context.
낮음
scripts/lookup/providers/arxiv_provider.py:36
Hardcoded URL
f"https://export.arxiv.org/api/query?id_list={urllib.parse.quote(arxiv_id)}",
The provider performs an intended metadata lookup against export.arxiv.org. This is real network egress, although the identifier is encoded and no secret is sent.
낮음
scripts/lookup/providers/doi_provider.py:36
Hardcoded URL
f"https://doi.org/{urllib.parse.quote(doi, safe='/')}",
The provider performs an intended metadata lookup against doi.org. This is real network egress, although the identifier is encoded and no secret is sent.
낮음
scripts/lookup/providers/github_provider.py:23
Hardcoded URL
payload = http_get_json(f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/readme")
The provider performs an intended metadata lookup against api.github.com. This is real network egress to a fixed public host without credential transmission.
낮음
scripts/lookup/providers/github_provider.py:67
Hardcoded URL
payload = http_get_json(f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}")
The provider performs an intended metadata lookup against api.github.com. This is real network egress to a fixed public host without credential transmission.

위험 요인

⚙️ 외부 명령어 (50)
scripts/lookup/inventory_writer.py:13 scripts/lookup/inventory_writer.py:32 scripts/lookup/inventory_writer.py:60 scripts/lookup/inventory_writer.py:79 scripts/lookup/inventory_writer.py:86 scripts/lookup/repo_extractors.py:93 scripts/orchestrate_explore.py:50 scripts/orchestrate_explore.py:55 scripts/orchestrate_explore.py:66 scripts/orchestrate_explore.py:113 scripts/orchestrate_explore.py:145 scripts/orchestrate_explore.py:153 scripts/orchestrate_explore.py:156 scripts/orchestrate_explore.py:267 scripts/orchestrate_explore.py:276 scripts/orchestrate_explore.py:511 scripts/orchestrate_explore.py:512 scripts/orchestrate_explore.py:513 scripts/orchestrate_explore.py:514 scripts/orchestrate_explore.py:856 scripts/orchestrate_explore.py:1080 scripts/orchestrate_explore.py:1083 scripts/orchestrate_explore.py:1086 scripts/orchestrate_explore.py:1092 scripts/orchestrate_explore.py:1095 scripts/orchestrate_explore.py:1098 scripts/orchestrate_explore.py:1167 scripts/orchestrate_explore.py:1171 scripts/orchestrate_explore.py:1173 scripts/orchestrate_explore.py:1175 scripts/orchestrate_explore.py:1410 scripts/orchestrate_explore.py:1413 scripts/orchestrate_explore.py:1431 scripts/orchestrate_explore.py:1433 scripts/orchestrate_explore.py:1457 scripts/orchestrate_explore.py:1459 scripts/orchestrate_explore.py:1463 scripts/orchestrate_explore.py:1465 scripts/orchestrate_explore.py:1467 scripts/orchestrate_explore.py:1469 scripts/orchestrate_explore.py:1474 scripts/orchestrate_explore.py:1478 scripts/orchestrate_explore.py:1501 scripts/orchestrate_explore.py:1502 scripts/orchestrate_explore.py:1503 scripts/orchestrate_explore.py:1507 scripts/orchestrate_explore.py:1513 scripts/orchestrate_explore.py:1515 scripts/orchestrate_explore.py:1519 scripts/orchestrate_explore.py:1521
🌐 네트워크 접근 (12)
scripts/lookup/normalizers.py:43 scripts/lookup/normalizers.py:88 scripts/lookup/normalizers.py:107 scripts/lookup/normalizers.py:135 scripts/lookup/providers/arxiv_provider.py:36 scripts/lookup/providers/base.py:6 scripts/lookup/providers/base.py:61 scripts/lookup/providers/base.py:68 scripts/lookup/providers/doi_provider.py:21 scripts/lookup/providers/doi_provider.py:36 scripts/lookup/providers/github_provider.py:23 scripts/lookup/providers/github_provider.py:67
🔑 환경 변수 (8)
scripts/lookup/providers/optional_provider.py:21 scripts/lookup/providers/optional_provider.py:17 scripts/lookup/providers/optional_provider.py:10 scripts/lookup/providers/optional_provider.py:11 scripts/lookup/providers/optional_provider.py:12 scripts/passes/lookup_sources.py:180 scripts/passes/lookup_sources.py:196 scripts/passes/lookup_sources.py:329
⚡ 스크립트 포함 (3)
scripts/orchestrate_explore.py:17-27 scripts/passes/lookup_sources.py:10-19 scripts/passes/lookup_sources.py:21-27
📁 파일 시스템 접근 (17)
scripts/orchestrate_explore.py:12 scripts/orchestrate_explore.py:61 scripts/orchestrate_explore.py:754 scripts/orchestrate_explore.py:884 scripts/orchestrate_explore.py:929 scripts/orchestrate_explore.py:936 scripts/orchestrate_explore.py:943 SKILL.md:21 SKILL.md:22 SKILL.md:23 SKILL.md:116 SKILL.md:118 SKILL.md:119 SKILL.md:120 SKILL.md:121 SKILL.md:120 SKILL.md:120
감사자: codex 감사 이력 보기 →
이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기
보안 평가

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-ai-research-explore/security.svg)](https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore?utm_source=security_passport_badge)

HTML 배지

<a href="https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-ai-research-explore/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

임베드 카드

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/lllllllama-ai-research-explore.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

lllllllama. (2026). ai-research-explore security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore/audits/7

BibTeX 인용

@techreport{lllllllama-lllllllama-ai-research-explore-2026, author = {lllllllama}, title = {ai-research-explore security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore/audits/7}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "ai-research-explore security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "lllllllama" date-released: "2026-08-08" url: "https://skillstore.io/skills/lllllllama-ai-research-explore/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:lllllllama-ai-research-explore:audit:7" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 중간
68
아키텍처
85
유지보수성
87
콘텐츠
67
커뮤니티
83
사양 준수

만들 수 있는 것

연구 후보 아이디어 순위화

고정된 벤치마크와 평가 계약을 기준으로 여러 딥러닝 후보 아이디어를 비교합니다.

제한된 실험 실행 계획

선택한 아이디어를 명시적 산출물과 롤백 노트가 포함된 되돌릴 수 있는 단기 실행 계획으로 전환합니다.

탐색 증거 감사

후보를 확장하기 전에 소스 지원, 타당성 신호, 비교 경계를 검토합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

후보 검토 시작 
Use ai-research-explore to review candidate-only ideas for current_research <branch or commit>. Keep the dataset, benchmark, evaluation source, and compute budget fixed.
제공된 아이디어 순위화 
Evaluate these candidate ideas for <task family> on <dataset>. Rank them by expected gain, feasibility, evaluation risk, source support, and rollback ease.
단기 실행 계획 생성 
Plan one bounded short-run experiment for the top candidate. Preserve the frozen evaluation command and produce auditable outputs under explore_outputs.
전체 캠페인 관리 
Run a governed Rigor Explore campaign from this research_campaign file. Use cache-first source lookup, baseline gating, source mapping, atomic decomposition, and implementation fidelity checks.

모범 사례

  • 후보 작업을 시작하기 전에 current_research, dataset, benchmark, evaluation source, budget을 고정합니다.
  • 소스 대조, ablations, 공정한 비교가 완료될 때까지 모든 결과를 탐색적 결과로 취급합니다.
  • 한 번에 하나의 되돌릴 수 있는 후보만 실행하고 출력을 선언된 산출물 디렉터리에 보관합니다.

피하기

  • 지속 가능한 연구 앵커 없이 개방형 브레인스토밍에 이 스킬을 사용하지 마세요.
  • 단기 실행 이득을 검증된 새로움, SOTA, 또는 재현 성공으로 제시하지 마세요.
  • 캠페인 입력을 검토하지 않고 선택적 명령 실행이나 네트워크 조회를 활성화하지 마세요.

자주 묻는 질문

이 스킬은 무엇에 최적화되어 있나요?
명시적 증거, 경계, 롤백 경로를 갖춘 체계적인 후보 탐색에 최적화되어 있습니다.
연구 아이디어가 새롭다는 것을 증명할 수 있나요?
아니요. 새로움은 문헌 대조, ablations, 공정한 비교가 필요한 가설로 취급합니다.
완전한 캠페인 파일이 필요한가요?
아니요. 최소 캠페인에는 current_research, task family, dataset, benchmark, evaluation source, SOTA reference, budget이 필요합니다.
실험을 실행할 수 있나요?
예, 하지만 구성된 헬퍼 스크립트와 정책을 통해서만 가능합니다. 실행을 활성화하기 전에 명령을 검토하세요.
외부 네트워크 서비스를 사용하나요?
조회 중에 arXiv, DOI, GitHub, 웹 metadata를 확인할 수 있습니다. Cache-first 및 seed-only 모드는 네트워크 사용을 줄입니다.
어떤 도구에서 이 스킬을 사용할 수 있나요?
보고서는 Claude, Codex, Claude Code와의 호환성을 나열합니다.

개발자 세부 정보

작성자

lllllllama

라이선스

MIT

Skillstore 리비전

r2

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills/tree/main/skills/ai-research-explore/

참조

656be3040aef5c047555a908cd5c695d22a4a548

유지보수 최신성

2026. 8. 8.

사용량

9 다운로드 · 1 조회

파일 구조

📁 agents/

📄 openai.yaml

📁 references/

📄 ai-research-explore-policy.md

📄 idea-evaluation-framework.md

📄 research-campaign-spec.md

📄 smoke-validation-policy.md

📄 source-mapping-policy.md

📄 sources-naming-policy.md

📁 scripts/

📁 lookup/

📄 __init__.py

📄 cache_store.py

📄 inventory_writer.py

📄 normalizers.py

📁 providers/

📄 __init__.py

📄 arxiv_provider.py

📄 base.py

📄 doi_provider.py

📄 github_provider.py

📄 optional_provider.py

📄 url_provider.py

📄 record_schema.py

📄 repo_extractors.py

📄 source_support.py

📄 orchestrate_explore.py

📁 passes/

📄 __init__.py

📄 atomic_idea_decomposition.py

📄 candidate_idea_generation.py

📄 execution_feasibility.py

📄 idea_cards.py

📄 idea_ranking.py

📄 implementation_fidelity.py

📄 improvement_bank.py

📄 lookup_sources.py

📄 source_mapping.py

📄 write_outputs.py

📄 SKILL.md

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