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

v1.0.0

Об этом навыке

Идеально подходит для агентов, ориентированных на математику, которым необходима генерация скудного кода Lean для теорем и структур лемм. Локализованное описание: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Возможности

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

# Ключевые темы

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

Skill Overview

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

Идеально подходит для агентов, ориентированных на математику, которым необходима генерация скудного кода Lean для теорем и структур лемм. Локализованное описание: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Зачем использовать этот навык

Наделяет агентов возможностью генерировать компилируемый код Lean直接 в исходных файлах, используя Mathlib и поддерживая теоремы и структуры лемм, обеспечивая эффективное развитие и проверку доказательств через протоколы Lean и Mathlib.

Подходит лучше всего

Идеально подходит для агентов, ориентированных на математику, которым необходима генерация скудного кода Lean для теорем и структур лемм.

Реализуемые кейсы использования for draft

Создание структур теорем для сложных математических доказательств
Генерация кода лемм для проверки и верификации
Создание компилируемого кода Lean для прямой интеграции в исходные файлы

! Безопасность и ограничения

  • Требует знания Lean и Mathlib
  • Ограничен генерацией кода Lean
  • Требует доступа к Mathlib и ресурсам проекта для исследований

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-демо

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 и шаги установки

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

? Частые вопросы

Что такое draft?

Идеально подходит для агентов, ориентированных на математику, которым необходима генерация скудного кода Lean для теорем и структур лемм. Локализованное описание: Draft sorryd theorem/lemma structure for a larger result from a proof sketch. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

Как установить draft?

Выполните команду: npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. Она работает с Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code и более чем 19 другими IDE.

Для чего можно использовать draft?

Ключевые сценарии использования: Создание структур теорем для сложных математических доказательств, Генерация кода лемм для проверки и верификации, Создание компилируемого кода Lean для прямой интеграции в исходные файлы.

Какие IDE совместимы с draft?

Этот навык совместим с 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. Для единой установки используйте CLI Killer-Skills.

Есть ли ограничения у draft?

Требует знания Lean и Mathlib. Ограничен генерацией кода Lean. Требует доступа к Mathlib и ресурсам проекта для исследований.

Как установить этот skill

  1. 1. Откройте терминал

    Откройте терминал или командную строку в директории проекта.

  2. 2. Запустите команду установки

    Выполните: npx killer-skills add jeffrey-dot-li/lean-homology. CLI автоматически определит вашу IDE или агента и настроит навык.

  3. 3. Начните использовать skill

    Skill уже активен. Ваш AI-агент может сразу использовать draft в текущем проекте.

! 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 is adapted from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.

Upstream Source

draft

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

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
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.
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.

Связанные навыки

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

Показать все

openclaw-release-maintainer

Logo of openclaw
openclaw

Локализованное описание: 🦞 # 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.

widget-generator

Logo of f
f

Локализованное описание: 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

flags

Logo of vercel
vercel

Локализованное описание: 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
Браузер

pr-review

Logo of pytorch
pytorch

Локализованное описание: 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
Разработчик