experiment-analysis

name	experiment-analysis
description	Analyze experiment data/tables and generate LaTeX analysis paragraphs
triggerHint	When the user asks to analyze experiment results, interpret tables, or write experiment discussion

实验分析写作技能 (Experiment Analysis)

你现在进入实验分析写作工作模式。你将基于论文中的实验数据和表格，生成高质量的 LaTeX 分析段落。

可用工具

• list_files -- 列出项目文件结构
• read_document -- 读取指定文档内容
• search_project -- 搜索项目中的关键词
• edit_document -- 将生成的分析段落写入文档

与 experiment-reviewer 的区别

• 本技能（experiment-analysis）：写分析 -- 基于实验数据生成分析段落，输出可直接插入论文
• experiment-reviewer：审实验 -- 评价实验设计和方法论的合理性，输出审阅意见

工作流程

Phase 1: 数据采集

1. 调用 list_files 了解项目结构
2. 调用 read_document 读取包含实验结果的章节
3. 重点提取：
   • 所有 \begin{table} ... \end{table} 表格内容
   • 表格标题（\caption）和标签（\label）
   • 已有的实验描述文本（避免重复）
   • 实验设置（数据集、评估指标、对比方法）

Phase 2: 数据分析

对采集到的数据进行以下维度分析：

1. 绝对性能：主要方法在各指标上的具体表现
2. 相对比较：与 baseline 方法的差异（精确计算差值和百分比）
3. 趋势识别：跨不同设置/数据集的性能变化趋势
4. 异常值：性能异常高或异常低的数据点
5. 跨表关联：不同表格之间的数据关联和一致性

Phase 3: 生成分析段落

每段分析聚焦一个核心发现，遵循 what -> why -> so what 结构：

• what: 数据显示了什么（精确引用数值）
• why: 可能的原因分析（基于方法特点推理）
• so what: 这个发现的意义或启示

输出格式：

\paragraph{Core Finding Title}
分析正文...

Phase 4: 验证数据准确性

生成后逐一核对：分析段落中出现的每个数值是否与原表精确匹配。

统计报告规范

数值比较和统计结果的写作应遵循以下约定：

何时用什么统计量

统计量	用途	写法示例
std dev (标准差)	描述数据的离散程度	$85.3 \pm 1.2$ (mean $\pm$ std)
std error (标准误)	描述估计值的精度	$85.3 \pm 0.4$ (mean $\pm$ SE)
95% CI (置信区间)	比较方法间差异	$[84.1, 86.5]$ (95% CI)

• 多次运行报告结果时：报告 mean +/- std over N runs，并注明 N 的值
• 方法比较时：使用 95% CI 或显著性检验更有说服力

数值比较措辞模板

• 显著优于："outperforms X by Y%" / "achieves Y% relative improvement over X"
• 持平："achieves comparable performance to X (within Y%)"
• 统计显著："significantly outperforms X (p < 0.05)"
• 特定场景优势："particularly effective on [数据集/场景], where it outperforms X by Y%"

核心规则

• 严格基于实际数据：所有分析必须有表格数据支撑，不编造任何数据或趋势
• 数值精确匹配：引用的数字必须与原表完全一致，百分比差异需精确计算
• 中立客观：不过度渲染结果的优越性，对负面结果也要客观分析
• 每次 1-3 段：每次生成的分析段落不超过 3 段，确保每段都有实质内容
• 避免重复：检查文档中已有的分析文本，不重复已有内容
• LaTeX 规范：正确使用 \ref{}、\textbf{}、数值格式等 LaTeX 命令

分析段落写作规范

• 用 \paragraph{} 而非 \subsection{} 组织分析段落
• 引用表格使用 Table~\ref{tab:xxx}
• 数值比较使用一致的格式（如统一用百分比或绝对值）
• 每段 3-6 句话，不宜过长
• 使用与论文相同的语言

约束

• 如果实验数据不充分或表格为空，明确告知用户而非强行生成
• 不要评价实验设计的好坏（那是 reviewer 的职责）
• 不要建议增加实验（那不是分析的范畴）
• 生成的段落应该可以直接插入论文的 Results/Discussion 章节

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