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

v1.0.0

À propos de ce Skill

Parfait pour les Agents axés sur les mathématiques ayant besoin d'une génération de code Lean pour les structures de théorèmes et de lemmes. Resume localise : Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Fonctionnalités

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

# Sujets clés

jeffrey-dot-li jeffrey-dot-li
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Mis à jour: 3/5/2026

Skill Overview

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

Parfait pour les Agents axés sur les mathématiques ayant besoin d'une génération de code Lean pour les structures de théorèmes et de lemmes. Resume localise : Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Pourquoi utiliser cette compétence

Permet aux agents de générer du code Lean compilable directement dans les fichiers sources, en utilisant Mathlib et en prenant en charge les structures de théorèmes et de lemmes, permettant un développement et une validation efficaces des preuves via les protocoles Lean et Mathlib.

Meilleur pour

Parfait pour les Agents axés sur les mathématiques ayant besoin d'une génération de code Lean pour les structures de théorèmes et de lemmes.

Cas d'utilisation exploitables for draft

Rédaction de structures de théorèmes pour des preuves mathématiques complexes
Génération de code de lemmes pour validation et vérification
Création de code Lean compilable pour une intégration directe dans les fichiers sources

! Sécurité et Limitations

  • Nécessite une connaissance de Lean et Mathlib
  • Limité à la génération de code Lean
  • Nécessite un accès à Mathlib et aux ressources du projet pour la recherche

About The Source

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FAQ et étapes d’installation

These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.

? Questions fréquentes

Qu’est-ce que draft ?

Parfait pour les Agents axés sur les mathématiques ayant besoin d'une génération de code Lean pour les structures de théorèmes et de lemmes. Resume localise : Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Comment installer draft ?

Exécutez la commande : npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. Elle fonctionne avec Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code et plus de 19 autres IDE.

Quels sont les cas d’usage de draft ?

Les principaux cas d’usage incluent : Rédaction de structures de théorèmes pour des preuves mathématiques complexes, Génération de code de lemmes pour validation et vérification, Création de code Lean compilable pour une intégration directe dans les fichiers sources.

Quels IDE sont compatibles avec draft ?

Cette skill est compatible avec 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. Utilisez la CLI Killer-Skills pour une installation unifiée.

Y a-t-il des limites pour draft ?

Nécessite une connaissance de Lean et Mathlib. Limité à la génération de code Lean. Nécessite un accès à Mathlib et aux ressources du projet pour la recherche.

Comment installer ce skill

  1. 1. Ouvrir le terminal

    Ouvrez le terminal ou la ligne de commande dans le dossier du projet.

  2. 2. Lancer la commande d’installation

    Exécutez : npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. La CLI détectera automatiquement votre IDE ou votre agent et configurera la skill.

  3. 3. Commencer à utiliser le skill

    Le skill est maintenant actif. Votre agent IA peut utiliser draft immédiatement dans le projet.

! Source Notes

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Upstream Repository Material

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Upstream Source

draft

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

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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