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explore-code
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严格改进实现叶子技能，用于深度学习研究仓库中可审计的候选实现。当研究人员明确授权在隔离分支或工作树上进行探索性工作，以移植模块、调整主干、添加LoRA或适配器层、替换头部或组合低风险迁移想法，并在`explore_outputs/`中记录可回滚的记录时使用。请勿用于基于`current_research`的端到端探索编排、可信基线复现、保守调试、环境设置、已验证的贡献声明或默认仓库分析。
explore-code
将此作为严格改进实现叶子技能使用。安装的slug保持为explore-code以保持兼容性。
使用../../references/agent-operating-principles.md中的共享操作原则；此技能应指导有边界的候选代码工作，而不过度规定实现细节。
何时应用
- 当研究人员明确授权在隔离分支或工作树上进行探索性代码更改时。
- 当任务是基于源的模块移植、主干适配、LoRA或适配器插入，或低风险模块组合时。
- 当摘要级记录足够，且结果是候选而非可信结论时。
何时不应用
- 当请求涉及可信基线工作、保守调试或正常训练执行时。
- 当用户未明确授权探索性修改时。
- 当任务是广泛重构或从头实现想法时。
明确边界
- 此技能仅拥有探索性代码修改的权限。
- 必须保持工作与可信基线隔离。
- 当任务同时涉及current_research协调和探索性运行时，请改用
ai-research-explore。 - 可以将执行移交给
minimal-run-and-audit或run-train。 - 应优先采用基于源的复制和最小适配，而非自由形式的重写。
- 应记录候选更改为何有意义、如何回滚，以及为何它仍是候选而非已验证贡献。
输出期望
explore_outputs/CHANGESET.mdexplore_outputs/SCIENTIFIC_CHANGELOG.mdexplore_outputs/COMPARABILITY_REPORT.mdexplore_outputs/TOP_RUNS.mdexplore_outputs/status.json
备注
使用references/explore-policy.md、../../references/research-rigor-principles.md、scripts/plan_code_changes.py和scripts/write_outputs.py。
