ML Research Bootstrap
它是什么
ml-research-bootstrap 是 ml-research-skills 集合的轻量全局入口技能。其定位是：只在合适的项目里启用完整的 ml-research-skills 集合，而不直接承担 ML 研究任务本身。它先判断当前工作区是否应该获得完整的项目本地技能包，然后路由到正确的设置动作。
用途与目标
该技能用于解决技能包的分发范围问题。它采用两层安装模型：
- 全局 agent 运行环境：只安装 ml-research-bootstrap。
- 已初始化的 ML 研究项目：在本地安装完整的 ml-research-skills 技能包。
- 通用非 ML 项目：不安装 ml-research-skills 技能包。
这样可以让普通软件项目不引入 ML 研究相关的路由，同时保证完整系统存在于真实的研究项目中。
工作流程
- 检测作用域：
git rev-parse --show-toplevel
git rev-parse --git-common-dir
- 对请求进行分类：
- 新的 ML 研究项目：路由到 project-init。
- 已有的 ML 研究项目：从项目根目录安装或刷新完整技能包。
- 本技能仓库：维护者工作可使用完整技能包进行验证和运行时检查。
- 通用非 ML 项目：不安装完整技能包，并说明该集合是为 ML 研究提供的项目本地内容。
安装方式
对于已有的 ML 研究项目，推荐使用：
cd <ML_PROJECT_ROOT>
npx skills add a-green-hand-jack/ml-research-skills
对于新的 ML 研究项目，先使用 project-init 创建控制根、记忆、组件仓库和项目本地 agent 指引，然后再启用完整技能包。
当完整技能包位于项目本地之后，ML 研究工作流的选择只在该项目内部从 ml-research-router 开始。
全局安装命令
推荐默认命令：
npx skills add a-green-hand-jack/ml-research-skills -g -a codex claude-code -s ml-research-bootstrap -y
如果 agent 需要从全局运行时创建新的项目根，且 skills CLI 无法自动解析成对技能，还需全局安装 project-init：
npx skills add a-green-hand-jack/ml-research-skills -g -a codex claude-code -s project-init -y
完整的全局安装仅应保留给维护本技能仓库或调试已安装运行时行为等场景。
适用场景
- 需要在全局运行环境中仅启用 ML 研究引导入口时。
- 需要在已有 ML 研究项目中安装或刷新完整技能包时。
- 需要为新 ML 研究项目先执行项目初始化时。
- 需要判断当前项目是否属于 ML 研究项目并决定是否启用完整技能包时。
边界与限制
- 不将普通代码库任务路由到 ml-research-router。
- 不因为仓库包含 Python、LaTeX 或数据文件就安装完整技能包。
- 不通过本技能执行论文写作、实验启动、引用审计或远程执行；应先启用项目本地技能包，再通过合适的项目本地技能进行路由。
关于收费、价格、平台支持范围、实际效果等信息，资料未提供，暂未提供。