К основному содержанию
скилл CX Codex

safe-debug — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Консервативная диагностика сбоев в deep learning исследованиях: локализует причину ошибки и готовит минимальный патч без несогласованных правок в коде.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill safe-debug -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает safe-debug

Скилл safe-debug задаёт строгий регламент отладки для исследовательских ML-проектов. При падении обучения, утечке памяти CUDA OOM, несоответствии размерностей тензоров или появлении NaN в функции потерь агент не переписывает код сразу. Он сначала локализует первопричину сбоя и сохраняет выводы в папку debug_outputs/.

В ходе анализа формируются отчёты debug_outputs/DIAGNOSIS.md, debug_outputs/PATCH_PLAN.md и файл состояния debug_outputs/status.json. Агент обязан предложить наименьшее возможное исправление и запросить прямое одобрение пользователя перед любым изменением файлов. Для правок со средним или высоким риском требуется создание ветки или контрольной точки.

Главное правило скилла: исправление бага не приравнивается к исследовательскому результату. Если предложенный патч влияет на сопоставимость или научный смысл эксперимента, агент прямо предупредит об этом. Скилл непригоден для общего рефакторинга или ознакомительных обзоров репозитория.

Какие задачи решает

  • Локализовать сбои CUDA OOM и ошибки загрузки чекпоинтов
  • Найти причину расхождения размерностей тензоров и NaN loss
  • Сформировать план минимального патча в debug_outputs/PATCH_PLAN.md
  • Предотвратить несанкционированные правки файлов репозитория агентом
  • Отделить технические исправления от исследовательских результатов

Примеры запросов агенту

  • Обучение упало с ошибкой CUDA out of memory, разбери трейсбек через safe-debug без изменения файлов
  • При расчёте функции потерь появился NaN loss, найди причину сбоя и подготовь отчёт в debug_outputs/DIAGNOSIS.md
  • В коде возникло несоответствие размерностей тензоров, предложи минимальный патч в debug_outputs/PATCH_PLAN.md

Как установить safe-debug

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill safe-debug -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/safe-debug/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/safe-debug/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о safe-debug

Как установить safe-debug в Claude Code?

Выполните команду npx skills add lllllllama/RigorPilot-Skills --skill safe-debug -a claude-code. Также файл скилла можно сохранить вручную по пути ~/.claude/skills/safe-debug/SKILL.md.

Что делает скилл safe-debug?

Он направляет агента на осторожную диагностику ошибок deep learning без автоматической правки кода. Скилл требует подтверждения любых изменений и документирует выводы в папке debug_outputs/.

В каких случаях safe-debug не подходит?

Скилл нельзя запускать для ознакомления со структурой проекта, исследовательских экспериментов без активных ошибок или крупного рефакторинга кода.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: safe-debug
description: Rigor Debug / Rigor Audit skill for deep learning research work. Use when the user pastes a traceback, terminal error, CUDA OOM, checkpoint load failure, shape mismatch, NaN loss symptom, or training failure and wants conservative diagnosis before any patching, with debug fixes clearly separated from research contributions. Do not use for broad refactoring, speculative adaptation, automatic exploratory patching, or general repository familiarization.
---

# safe-debug

Use this as the Rigor Debug / Rigor Audit skill. The installed slug remains
`safe-debug` for compatibility.

Use the shared operating principles in
`../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md`; this skill should guide
conservative diagnosis without blocking the model from finding the local root
cause.

## When to apply

- The user provides a traceback, terminal error, or concrete training or inference failure symptom.
- The user wants diagnosis, root-cause narrowing, and minimal patch suggestions before code is changed.
- The user wants a safe debug flow with explicit human approval before mutation.

## When not to apply

- When the user wants a broad repository walkthrough without an active failure.
- When the task is speculative experimentation or code adaptation.
- When the user is asking for a large refactor or readability rewrite.

## Clear boundaries

- Diagnose first.
- Do not modify repository code by default.
- If a patch is needed, propose the smallest fix and require explicit approval first.
- Escalate savepoint or branch creation before medium-risk or high-risk changes.
- A debug fix is not automatically a research contribution; if it changes
  experiment meaning or comparability, say so explicitly.

## Output expectations

- `debug_outputs/DIAGNOSIS.md`
- `debug_outputs/PATCH_PLAN.md`
- `debug_outputs/status.json`

## Notes

Use `references/debug-policy.md`, `../ai-research-reproduction/references/research-rigor-principles.md`, and the shared `../ai-research-reproduction/references/research-pitfall-checklist.md`.

© lllllllama · MIT · lllllllama/RigorPilot-Skills

Похожие скиллы

Всё по теме «ИИ и ML» →
skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. 466 719установок media-use heygen-com Находит и генерирует ассеты для видео в HyperFrames — музыку, дикторский голос, аватары и эффекты. Сохраняет всё локально в assets. CX Codex +1 1 100 000установок mcp-builder официальный anthropics Скилл проводит через создание MCP-сервера на TypeScript или Python: от изучения протокола до тестов и оценки качества. 130 949установок subagent-driven-development Jesse Vincent Скилл выполняет план через отдельных субагентов для каждой задачи и проверяет результат после каждого шага. Подходит для независимых задач в одной сессии. CX Codex 237 746установок orchestration stablyai Координирует воркеров Orca через DAG задач, циклы супервизора и цепочки сообщений. Пригодится для распределения сложной работы между агентами. CX Codex +1 349 800установок

Из того же набора10

Весь набор →
minimal-run-and-audit Фиксирует результаты тестовых прогонов и инференса при воспроизведении ML-репозиториев. Создаёт стандартизированные отчёты и патчи в папке repro_outputs/. CX Codex +1 476 200установок env-and-assets-bootstrap Готовит окружение и пути к чекпоинтам с датасетами до первого запуска чужого репозитория по README. CX Codex +1 476 100установок ai-research-explore Управляет исследовательскими экспериментами в deep learning на базе зафиксированного бейзлайна. Помогает проверять гипотезы без потери воспроизводимости. CX Codex +1 337 400установок analyze-project Читает репозиторий с обучением моделей и выдаёт карту структуры, точек входа и подозрительных мест. Ничего не меняет и не запускает тяжёлые задачи. CX Codex +1 337 200установок ai-research-reproduction Скилл ведёт от чтения README до проверяемого запуска модели и собирает отчёт с командами, логами и отклонениями. Пригодится для воспроизведения эксперимента в конкретном репозитории. CX Codex +1 337 100установок explore-code Скилл для осторожных экспериментов с кодом в репозиториях глубокого обучения: переносит модули и адаптирует архитектуры на отдельной ветке, оставляя записи для отката. CX Codex +1 336 700установок explore-run Скилл планирует пробные запуски моделей машинного обучения и формирует отчёты без необоснованных заявлений. CX Codex +1 336 500установок run-train Скилл запускает выбранную команду обучения и собирает сведения о ходе эксперимента. Пригодится для проверки старта, короткого прогона, полного запуска или возобновления обучения. CX Codex +1 336 500установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой