Safe Debug

딥러닝 연구 작업에 대한 Rigor Debug / Rigor Audit 스킬입니다.

사용자가 트레이스백, 터미널 오류, CUDA OOM, 체크포인트 로드 실패, 형태 불일치, NaN 손실 증상 또는 학습 실패를 붙여넣고, 패치 전에 보수적인 진단을 원할 때 사용합니다.

디버깅 수정은 연구 기여와 분리되어야 하며, 일반적인 리포지토리 익숙화, 광범위한 재구성, 추측적 적응, 자동 탐색 패치는 사용하지 않습니다.