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Rigor Improve / Rigor Explore 執行葉技能，用於深度學習研究儲存庫中有限制的探索性實驗。當研究人員明確授權探索性執行（如小子集驗證、短週期猜測與檢查、批次掃描、閒置 GPU 搜尋或快速遷移學習試驗）時使用，並在 `explore_outputs/` 中提供公平比較的注意事項與不誇大總結。請勿用於基於 `current_research` 的端到端探索協調、可信基線執行、保守訓練驗證、預設路由、經驗證的 SOTA 主張或隱含實驗。

449星標
9分支
更新於 2026/6/22
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相關技能

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Rigor Improve / Rigor Explore 執行葉技能，用於深度學習研究儲存庫中有限制的探索性實驗。當研究人員明確授權探索性執行（如小子集驗證、短週期猜測與檢查、批次掃描、閒置 GPU 搜尋或快速遷移學習試驗）時使用，並在 `explore_outputs/` 中提供公平比較的注意事項與不誇大總結。請勿用於基於 `current_research` 的端到端探索協調、可信基線執行、保守訓練驗證、預設路由、經驗證的 SOTA 主張或隱含實驗。

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將此作為 Rigor Improve / Rigor Explore 執行葉技能。安裝的 slug 保持為 explore-run 以維持相容性。

使用 ../../references/agent-operating-principles.md 中的共享操作原則；此技能應在保留對活躍儲存庫的模型判斷的同時，引導候選執行規劃。

何時應用

  • 當研究人員明確授權探索性執行時。
  • 當任務是小子集驗證、短週期訓練探測、批次掃描、閒置 GPU 搜尋或快速遷移學習試驗時。
  • 當輸出應對候選執行進行排名，而非認證可信成功時。

何時不應用

  • 當使用者想要可信的訓練執行或保守驗證時。
  • 當沒有明確的探索性授權時。
  • 當任務是儲存庫設定、接收或除錯時。

明確界限

  • 此技能僅負責探索性執行規劃與總結。
  • 當任務同時涵蓋 current_research 協調與探索性程式碼變更時，請改用 ai-research-explore。
  • 它可能將實際命令執行移交給 minimal-run-and-audit 或 run-train。
  • 它應保持實驗狀態與可信基線隔離。
  • 在進行較重的探索性執行前，應優先進行小子集與短週期檢查。
  • 它應將執行結果標記為有限證據，並在比較不直接公平時加以說明。

排名語義

  • 執行前候選選擇使用三個因素：cost、success_rate 和 expected_gain。
  • 除非研究人員明確提供 selection_weights，否則預設權重應保持保守。
  • 在透過 max_variants 和 max_short_cycle_runs 評分後，仍會套用預算修剪。
  • 如果後續執行了執行，下游排名應切換為實際執行證據，而非僅停留在純啟發式。

變體規格提示

  • 使用 variant_axes 定義候選維度網格。
  • 使用 subset_sizes 和 short_run_steps 表達探索性執行規模。
  • 使用 selection_weights 重新平衡 cost、success_rate 和 expected_gain。
  • 使用 primary_metric 和 metric_goal，以便下游排名能一致地排序已執行的候選。

輸出預期

  • explore_outputs/CHANGESET.md
  • explore_outputs/SCIENTIFIC_CHANGELOG.md
  • explore_outputs/COMPARABILITY_REPORT.md
  • explore_outputs/TOP_RUNS.md
  • explore_outputs/status.json

備註

使用 references/execution-policy.md、../../references/explore-variant-spec.md、../../references/deep-learning-experiment-principles.md、scripts/plan_variants.py 和 scripts/write_outputs.py。