nanoresearch-experiment

仓库创建 2026年3月17日最近提交 2 个月前SkillHot 收录 21 天前
▸ 精选理由

快速把研究想法落地为可跑代码,节省大量样板工程时间。

▸ 风险提示

生成代码未经审计,直接执行存在安全和错误风险。

这个 Skill 做什么

根据实验蓝图生成可运行的 Python 实验代码骨架,含训练/评估/消融配置。

根据实验蓝图生成可运行的 Python 代码骨架,包含模型训练/评估循环、基线实现和消融配置,能直接跑起实验。要把方法从想法变成可执行代码或需要统一实验配置与复现时用。特点是生成完整的训练/评估框架和多种 ablation 设置,能显著减少重复编码工作。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Generate a Python code skeleton from an experiment blueprint

研究检索实验骨架代码生成可复现通用
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# Experiment Skill

## Purpose
Take the experiment blueprint and produce a runnable Python code skeleton that implements the proposed method, baselines, training loops, evaluation harness, and ablation configurations.

## Tools Required
None. This skill operates entirely through LLM code generation based on the experiment blueprint.

## Input
- `experiment_blueprint`: Path to `papers/experiment_blueprint.json` produced by the planning skill

## Process
1. Parse the experiment blueprint for datasets, baselines, metrics, and ablation groups
2. Generate the project directory structure (data loaders, models, training, evaluation, configs)
3. Produce data loading and preprocessing code for each s
via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有