Skill Overview
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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
! 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
The section below comes 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 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
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1. Ouvrir le terminal
Ouvrez le terminal ou la ligne de commande dans le dossier du projet.
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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.
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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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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