repro-log：复现记录与复现报告

做实验带脚本，结果可复核Python 3.9+，无第三方依赖下载源码（ZIP）

复现论文时先定目标和级别，用脚本记录硬件、驱动、软件版本和代码提交，最后把复现结果和论文数字放在一张表里分析差距。

能做什么

复现最常见的问题不是跑不通，而是跑通了却说不清：用的哪个版本、改了什么参数、结果为什么和论文不一样。这个技能帮你从一开始就记下来：

1. 定目标和级别：跑通、复现一个数、复现一张图、换条件得到新结果；
2. 记下论文的设置，论文没写清的列成“需要假设的细节”；
3. 记录环境：脚本自动收集系统、CPU、内存、GPU 型号和驱动、CUDA、Python 和关键软件包的版本、代码的 Git 提交和未提交的修改；
4. 过程记录：每次正式运行的命令、配置、结果文件位置，遇到的报错和解决方法；
5. 复现报告：论文和复现结果放在同一张表里，逐项分析差距的原因，最后写发现的问题和想法。

安装

装到当前项目（.claude/skills/），macOS / Linux

curl -LO https://skills.bnuai.com/download/skills/repro-log.zip && mkdir -p .claude/skills && unzip -o repro-log.zip -d .claude/skills

装到个人目录，所有项目都能用，macOS / Linux

curl -LO https://skills.bnuai.com/download/skills/repro-log.zip && mkdir -p ~/.claude/skills && unzip -o repro-log.zip -d ~/.claude/skills

装到当前项目，Windows PowerShell

Invoke-WebRequest https://skills.bnuai.com/download/skills/repro-log.zip -OutFile repro-log.zip; Expand-Archive repro-log.zip -DestinationPath .claude\skills -Force

压缩包从本站下载，不需要 Node.js 或 GitHub。带脚本的技能需要 Python 3.9 以上。更新时重新下载解压、覆盖原文件夹即可。

怎么用

我要复现 PrediT 这篇论文的表 2，帮我建一个复现记录，先把环境记下来。

复现跑完了，结果在 results/ 下面，帮我写复现报告。

示例：环境记录

在实验所用的 Python 环境里运行，输出可以直接贴进报告：

## 环境

| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 系统 | Linux-5.15.0-x86_64-with-glibc2.35 |
| CPU | AMD EPYC 7763 64-Core Processor，128 个逻辑核 |
| 内存 | 1007.5 GB |
| GPU | NVIDIA A800-SXM4-80GB（81920 MiB）、…… |
| 驱动 | 550.54.15（支持的最高 CUDA 版本 12.4） |
| Python | 3.11.9（/home/xx/.venv/bin/python） |
| PyTorch | 2.5.1，编译用 CUDA 12.4，cuDNN 90100，GPU：NVIDIA A800-SXM4-80GB …… |
| 代码 | https://github.com/xx/PrediT.git @ main 3f2a9c1e8b7d（2026-09-30 …），有 2 个文件未提交 |

软件包版本：
torch==2.5.1
diffusers==0.31.0
……

> 代码有未提交的修改，实验结果无法对应到具体的代码版本。正式实验前先提交。

（上面是示意，实际内容取决于你的机器。）

直接运行脚本

python3 skills/repro-log/scripts/env_snapshot.py --repo 代码目录 --torch
python3 skills/repro-log/scripts/env_snapshot.py --all-packages --json

权限说明

不联网。会运行 git、nvidia-smi、nvcc 读取版本信息；加 --torch 时会导入 torch。只读取 VIRTUAL_ENV、CONDA_DEFAULT_ENV 两个环境变量，不会读取或输出密钥、令牌。

局限

报告里的数字只能来自实际运行的结果。没跑完的实验写“未完成”，不能估计或照抄论文的数字。