Рабочий процесс воспроизведения научных статей по ИИ

## Обзор

Воспроизводите научные статьи по ИИ от начала до конца на основе документированного репозитория — анализируйте README, подготавливайте консервативное окружение, выполняйте минимальные надёжные команды и формируйте структурированный аудиторский отчёт. Три вспомогательных навыка объединяются в цепочку для покрытия приёма данных, настройки и выполнения.

## Быстрый старт

1. Установите плагин в рабочем пространстве OpenClaw:
   ```
   npx skillstore add @ai-paper-reproduction-workflow
   ```
2. Используйте **repo-intake-and-plan** для сканирования целевого репозитория, чтения README и общих файлов проекта, а также извлечения документированных команд вывода/оценки/обучения в виде плана воспроизведения.
3. Используйте **env-and-assets-bootstrap** для подготовки conda-first окружения, разрешения допущений о путях к контрольным точкам и наборам данных, а также выявления подсказок о местоположении кэша перед любым запуском.
4. Используйте **minimal-run-and-audit** для выполнения минимального надёжного маршрута воспроизведения и создания стандартизированного аудиторского отчёта о результатах.

## Ключевые команды

- **repo-intake-and-plan** — Сканирует репозиторий, анализирует README и файлы проекта, классифицирует кандидатные команды на вывод/оценку/обучение и возвращает минимальный план воспроизведения.
- **env-and-assets-bootstrap** — Создаёт консервативное conda-окружение, проверяет пути к контрольным точкам и наборам данных, оставляет заметки о настройке для последующих шагов.
- **minimal-run-and-audit** — Запускает запланированные команды в надёжном маршруте и выдаёт структурированный вывод для аудируемости.

## Советы

- Объединяйте три навыка в правильном порядке — приём → начальная загрузка → запуск — чтобы попытки воспроизведения оставались воспроизводимыми и аудируемыми.
- Соединяйте с **openclaw-browser-automation**, когда статья ссылается на внешний интерфейс набора данных, который необходимо загрузить вручную перед начальной загрузкой.
- Храните аудиторский вывод под контролем версий, чтобы полный след воспроизведения был доступен для проверки соавторами.