Notre avis
Analyse les brouillons de manuscrits et le code source pour détecter des incohérences d'ordre de Wasserstein (W₁ vs W₂), produisant un rapport de réconciliation structuré sans apporter de modifications automatiques.
Points forts
- Détecte les incohérences W₁/W₂ dans les articles et le code
- Recoupe les résultats avec la norme de notation canonique
- Fournit un rapport clair et actionnable avec fichier, ligne et suggestion de correction
- Non destructif – signale les problèmes sans les corriger
Limites
- Détecte uniquement les problèmes basés sur des motifs, pas l'exactitude sémantique
- Ne corrige pas automatiquement, nécessite une intervention manuelle
- La connaissance limitée des valeurs par défaut des bibliothèques peut manquer des cas nuancés
À utiliser lors de la préparation d'un manuscrit ou d'une base de code pour une revue afin de garantir une utilisation cohérente de l'ordre de Wasserstein conformément à la convention du projet.
Éviter si le projet utilise intentionnellement W₁ et W₂ dans des contextes différents avec une justification déjà clairement documentée.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only reads manuscript and code files to audit Wasserstein metric usage; it does not execute any commands, network calls, or destructive operations. No risks of data exfiltration or system compromise.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
/wasserstein-audit all/wasserstein-audit papers/wasserstein-audit code/wasserstein-audit — Audit Wasserstein Order Consistency
Scan all manuscript drafts and codebase for W₁ vs W₂ inconsistencies. Resolves the blocking Phase 0 deliverable: the legacy P01 manuscript uses W₁ in several places while project convention mandates W₂ as the primary metric.
Usage
/wasserstein-audit
/wasserstein-audit [papers|code|all]
Example: /wasserstein-audit all
What this does
- Reads
papers/shared/notation.md(canonical notation standard, Wasserstein Audit section) - Scans manuscript
.mdfiles underpapers/for W₁, unsubscripted W, ambiguous W_p - Scans Python files under all domain packages for Wasserstein calls without explicit
p=2 - Cross-references findings against what notation.md already has "verified"
- Produces a structured reconciliation report — does not fix anything without confirmation
Manuscript patterns that trigger a flag
| Pattern | Issue |
|---|---|
| W_1 / $W_1$ / W_{1} | W₁ usage — needs justification or must change to W₂ |
| $W$ (unsubscripted) | Always flag — violates notation standard |
| bottleneck without alongside Wasserstein | Sole metric violation |
| wasserstein without explicit order nearby | Ambiguous |
Code patterns that trigger a flag
| Pattern | Issue |
|---|---|
| wasserstein_distance(a, b) with no p= arg | Default may not be W₂ in all library versions |
| p=1 or order=1 near Wasserstein call | Explicit W₁ usage |
| bottleneck_distance(...) | Must not be used as sole metric |
| gudhi.wasserstein.wasserstein_distance without order=2 | gudhi default not guaranteed |
Report format
## Wasserstein Audit Report — YYYY-MM-DD
### Manuscript Findings
| File | Line | Found | Issue | Suggested Fix |
### Code Findings
| File | Line | Found | Issue | Suggested Fix |
### Status
- Blocking Phase 0: YES / NO
- Total issues: N (manuscript: N₁, code: N₂)
### Recommended Actions
Library defaults (reference)
persim.wasserstein_distance— p=2 by default ✓gudhi.wasserstein.wasserstein_distance— requires explicitorder=arggiotto-tdaWasserstein vectorisation — p=2 by default ✓- W₁ in theory proofs is acceptable in Methods sections if clearly labelled and distinguished from the computational metric used
TDD Red-Green-Refactor
Testing
Skill qui guide Claude a travers le cycle TDD complet.
Audit d'Accessibilité Web
Testing
Réalise un audit d'accessibilité web complet selon les normes WCAG.
Générateur de Tests UAT
Testing
Génère des cas de test d'acceptation utilisateur structurés et complets.