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面向深度学习研究的保守调试技能：先定位根因，最小补丁需人工批准。

保守执行选定的深度学习训练命令，将命令、日志与指标证据写入 train_outputs/。

扫描代码仓库、提取文档命令并生成最小可信复现计划

为深度学习仓库复现按需从一手论文补充窄范围证据

执行仓库复现命令并生成标准化证据与审计报告

在深度学习研究仓库中规划有界探索性训练候选运行并输出排序报告

在隔离分支或 worktree 上做经授权的探索性代码修改，并记录变更与回滚信息

为深度学习仓库复现准备保守 conda 环境与资产路径的设置技能

对深度学习研究仓库做只读分析，梳理结构入口配置并标记可疑模式

面向深度学习仓库的可审计复现工作流，按 README 选择最小可信目标并产出标准化证据包。

在冻结任务与评估前提下开展深度学习候选想法探索并排序