env-and-assets-bootstrap 是一个 Rigor Setup（严谨安装/配置）技能，服务于 README 优先的深度学习仓库复现流程。安装后的 slug 仍保持 env-and-assets-bootstrap 以保持兼容性。
用途 该技能用于在复现深度学习仓库时准备环境与资产假设。它采用共享的操作原则（见 ../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md），保持设置规划保守，同时把具体环境相关的判断留给模型。
何时适用
- 在仓库接入（repo intake）确认了可信的复现目标之后。
- 在运行命令之前需要创建环境或准备资产路径时。
- 当仓库依赖检查点（checkpoints）、数据集或缓存目录时。
- 当用户明确希望在任何运行尝试之前获得安装帮助时。
何时不适用
- 当仓库已经提供可直接运行、无需转换的环境时。
- 当任务仅为扫描与规划时。
- 当任务仅为报告已运行命令的结果时。
- 当请求是仓库复现之外的通用 conda 或包管理问题时。
边界
- 该技能准备环境与资产假设。
- 它不负责目标选择。
- 它不负责最终报告。
- 它不执行论文查询，仅将缺口转交给可选的论文解析器。
输入预期
- 目标仓库路径
- 选定的复现目标
- 相关的 README 安装步骤
- 已知的操作系统或包约束
输出预期
- 保守的环境设置说明
- 候选 conda 命令
- 资产路径计划
- 检查点与数据集来源提示
- 尚未解决的依赖或资产风险
相关文件 该技能使用 references/env-policy.md、references/assets-policy.md、scripts/bootstrap_env.py、scripts/plan_setup.py 和 scripts/prepare_assets.py。 scripts/bootstrap_env.sh 仅在需要 shell 入口更方便时，作为 Python 引导脚本的 POSIX 包装器使用。
限制 关于具体的收费、价格、平台支持范围或实际效果，资料中暂未提供。