Skill Overview
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Perfekt für mathematikorientierte Agents, die Lean-Code-Generierung für Theorem- und Lemma-Strukturen benötigen. Lokalisierte Zusammenfassung: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.
Warum diese Fähigkeit verwenden
Ermöglicht Agents, kompilierbaren Lean-Code direkt in Quelldateien zu generieren, unter Verwendung von Mathlib und mit Unterstützung für Theorem- und Lemma-Strukturen, was eine effiziente Beweisentwicklung und -validierung über Lean- und Mathlib-Protokolle ermöglicht.
Am besten geeignet für
Perfekt für mathematikorientierte Agents, die Lean-Code-Generierung für Theorem- und Lemma-Strukturen benötigen.
↓ Handlungsfähige Anwendungsfälle for draft
! Sicherheit & Einschränkungen
- Erfordert Kenntnisse in Lean und Mathlib
- Beschränkt sich auf die Lean-Code-Generierung
- Benötigt Zugang zu Mathlib und Projektressourcen für die Recherche
About The Source
The section below is adapted from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.
Browser Sandbox Environment
⚡️ Ready to unleash?
Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.
FAQ und Installationsschritte
These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.
? Häufige Fragen
Was ist draft?
Perfekt für mathematikorientierte Agents, die Lean-Code-Generierung für Theorem- und Lemma-Strukturen benötigen. Lokalisierte Zusammenfassung: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.
Wie installiere ich draft?
Führen Sie den Befehl aus: npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. Er funktioniert mit Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code und mehr als 19 weiteren IDEs.
Wofür kann ich draft verwenden?
Wichtige Einsatzbereiche sind: Entwurf von Theorem-Strukturen für komplexe mathematische Beweise, Generierung von Lemma-Code für Validierung und Verifizierung, Erstellung von kompilierbarem Lean-Code zur direkten Integration in Quelldateien.
Welche IDEs sind mit draft kompatibel?
Dieser Skill ist mit Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer kompatibel. Nutzen Sie die Killer-Skills CLI für eine einheitliche Installation.
Gibt es Einschränkungen bei draft?
Erfordert Kenntnisse in Lean und Mathlib. Beschränkt sich auf die Lean-Code-Generierung. Benötigt Zugang zu Mathlib und Projektressourcen für die Recherche.
↓ So installieren Sie den Skill
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1. Terminal öffnen
Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Kommandozeile im Projektverzeichnis.
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2. Installationsbefehl ausführen
Führen Sie aus: npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. Die CLI erkennt Ihre IDE oder Ihren Agenten automatisch und richtet den Skill ein.
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3. Skill verwenden
Der Skill ist jetzt aktiv. Ihr KI-Agent kann draft sofort im aktuellen Projekt verwenden.
! Source Notes
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Upstream Repository Material
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draft
Lokalisierte Zusammenfassung: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor