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

v1.0.0

이 스킬 정보

정리와 보조정리 구조를 위한 Trim한 코드 생성이 필요한 수학을 중점으로 하는 에이전트에게 적합합니다. 현지화된 요약: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

기능

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

# 핵심 주제

jeffrey-dot-li jeffrey-dot-li
[1]
[0]
업데이트: 3/5/2026

Skill Overview

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

정리와 보조정리 구조를 위한 Trim한 코드 생성이 필요한 수학을 중점으로 하는 에이전트에게 적합합니다. 현지화된 요약: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

이 스킬을 사용하는 이유

Mathlib를 활용하여 정리와 보조정리 구조를 지원하고 에이전트가 직접 소스 파일 내에서 컴파일 가능한 Lean 코드를 생성할 수 있도록 하여, Lean과 Mathlib 프로토콜을 통해 효율적인 증명 개발 및 검증을 가능하게 합니다.

최적의 용도

정리와 보조정리 구조를 위한 Trim한 코드 생성이 필요한 수학을 중점으로 하는 에이전트에게 적합합니다.

실행 가능한 사용 사례 for draft

복잡한 수학적 증명의 정리 구조 초안 작성
검증 및 검사 위한 보조정리 코드 생성
소스 파일 직접 통합을 위한 컴파일 가능한 Lean 코드 생성

! 보안 및 제한 사항

  • Lean과 Mathlib에 대한 지식이 필요
  • Lean 코드 생성만 가능
  • 연구를 위한 Mathlib와 프로젝트 리소스에 대한 접근이 필요

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.

Labs 데모

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 및 설치 단계

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

? 자주 묻는 질문

draft은 무엇인가요?

정리와 보조정리 구조를 위한 Trim한 코드 생성이 필요한 수학을 중점으로 하는 에이전트에게 적합합니다. 현지화된 요약: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

draft은 어떻게 설치하나요?

다음 명령을 실행하세요: npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code와 19개 이상의 다른 IDE에서 동작합니다.

draft은 어디에 쓰이나요?

주요 활용 사례는 다음과 같습니다: 복잡한 수학적 증명의 정리 구조 초안 작성, 검증 및 검사 위한 보조정리 코드 생성, 소스 파일 직접 통합을 위한 컴파일 가능한 Lean 코드 생성.

draft 와 호환되는 IDE는 무엇인가요?

이 스킬은 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 와 호환됩니다. 통합 설치에는 Killer-Skills CLI를 사용하세요.

draft에 제한 사항이 있나요?

Lean과 Mathlib에 대한 지식이 필요. Lean 코드 생성만 가능. 연구를 위한 Mathlib와 프로젝트 리소스에 대한 접근이 필요.

이 스킬 설치 방법

  1. 1. 터미널 열기

    프로젝트 디렉터리에서 터미널 또는 명령줄을 여세요.

  2. 2. 설치 명령 실행

    npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology 를 실행하세요. CLI가 IDE 또는 에이전트를 자동으로 감지하고 스킬을 설정합니다.

  3. 3. 스킬 사용 시작

    스킬이 이제 활성화되었습니다. 현재 프로젝트에서 draft을 바로 사용할 수 있습니다.

! 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

The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.

Upstream Source

draft

현지화된 요약: 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
The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.
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.

관련 스킬

Looking for an alternative to draft or another community skill for your workflow? Explore these related open-source skills.

모두 보기

openclaw-release-maintainer

Logo of openclaw
openclaw

현지화된 요약: 🦞 # OpenClaw Release Maintainer Use this skill for release and publish-time workflow. It covers ai, assistant, crustacean workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

333.8k
0
인공지능

widget-generator

Logo of f
f

현지화된 요약: Generate customizable widget plugins for the prompts.chat feed system # Widget Generator Skill This skill guides creation of widget plugins for prompts.chat . It covers ai, artificial-intelligence, awesome-list workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf

149.6k
0
인공지능

flags

Logo of vercel
vercel

현지화된 요약: The React Framework # Feature Flags Use this skill when adding or changing framework feature flags in Next.js internals. It covers blog, browser, compiler workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

138.4k
0
브라우저

pr-review

Logo of pytorch
pytorch

현지화된 요약: Usage Modes No Argument If the user invokes /pr-review with no arguments, do not perform a review . It covers autograd, deep-learning, gpu workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

98.6k
0
개발자