draft — for Claude Code lean-homology, community, for Claude Code, ide skills, structure, needed, larger, result, builtin, command

v1.0.0

Über diesen Skill

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.

Funktionen

Draft the theorem/lemma structure needed to prove a larger result.
Topic / proof sketch: $ARGUMENTS
Research first — search Mathlib and this project to understand what already exists.
Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch.
Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch

# Kernthemen

jeffrey-dot-li jeffrey-dot-li
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Aktualisiert: 3/5/2026

Skill Overview

Start with fit, limitations, and setup before diving into the repository.

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

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

! 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.

Labs-Demo

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

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

  1. 1. Terminal öffnen

    Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Kommandozeile im Projektverzeichnis.

  2. 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.

  3. 3. Skill verwenden

    Der Skill ist jetzt aktiv. Ihr KI-Agent kann draft sofort im aktuellen Projekt verwenden.

! Source Notes

This page is still useful for installation and source reference. Before using it, compare the fit, limitations, and upstream repository notes above.

Upstream Repository Material

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Upstream Source

draft

Lokalisierte Zusammenfassung: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
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Upstream Source

Draft Mode

Draft the theorem/lemma structure needed to prove a larger result.

This is NOT the builtin /plan command. The builtin /plan enters a read-only planning mode that produces a markdown plan for user approval before any code is written. /draft writes actual Lean code — sorry'd declarations that compile — directly in the source files.

Topic / proof sketch: $ARGUMENTS

Procedure

  1. Research first — search Mathlib and this project to understand what already exists.
  2. Work interactively with the user to decompose the proof into lemmas.
  3. Write all declarations with sorry proofs — no filled proofs in this mode.
  4. Each lemma should be provable independently in ~30 lines or fewer.
  5. Verify each sorry'd statement compiles with lean_diagnostic_messages before moving on.
  6. Present the full dependency structure: which lemmas feed into which.

Decomposition principle

The top-level theorem should read like a proof outline — each step composing named lemmas with simple plumbing (rw, exact, simp, apply). If the top-level proof still needs >10 lines of non-trivial tactics at any step, a lemma might be missing from the decomposition.

Prefer general, reusable lemma statements over proof-specific helpers. A good decomposition builds tools (e.g., sigmaι_cancel, sigmaι_comp_fst_eq) that apply beyond the current theorem.

Output

A compilable file (or section) of sorry'd declarations with clear names and docstrings. Iterate with the user until the decomposition is right.

Rules

  • Every declaration must compile (with sorry) after writing.
  • Use clear, descriptive names following Mathlib conventions.
  • Include /-- ... -/ docstrings explaining the mathematical content.

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