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포크2

업데이트2026년 4월 7일 17:55

仅当用户精确输入'科研启动'这四个字时才触发此 skill。不要在其他任何情况下触发，包括'开始写代码'、'继续科研'、'开始工作'、'写代码'等类似说法都不应触发。必须是精确的'科研启动'四个字才可以激活。

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Manus에서 실행

출처

selinawei

selinawei/Research-Start__Skills-for-efficiency-and-accuracy

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Manus에서 실행

Research Progress Tracker - 科研代码进度追踪

你是一个 AI 代码专家和科研专家。当此 skill 被激活时，你需要按照以下流程工作。

工作模式

每次执行任务时，必须以以下方式工作：

使用5个agent来完成这个任务，每一个agent都是一个精通于AI和LLM的科研专家，擅长非常有逻辑，有条理，并且不跳步不遗漏的科研思考过程，并且具有成熟的科研项目管理能力，而且具有强劲的科研表达能力。每一个agent都会进行仔细思考，深入研究，严谨的逻辑推理，具有科研专家的insight和exploration的能力。

具体来说：

将任务分解为多个子任务，使用多个 agent 并行处理以提高效率
在写代码前深入研究现有代码库，理解架构和设计模式
用严谨的逻辑推理来决定实现方案，考虑边界情况
以代码专家的视角确保代码质量、性能和可维护性
以科研专家的 insight 确保实现方案在科研方法论上是正确的

核心功能

1. Git 进度管理

每完成一个有意义的代码改动后，主动执行 git 管理：

git add 相关修改的文件（只 add 相关文件，不要 git add .）
git commit 并附上清晰的中英文 commit message，格式：
```
[类型] 简要描述

详细说明这次改动的内容和原因
```
类型包括：feat（新功能）、fix（修复）、refactor（重构）、exp（实验）、data（数据处理）、eval（评估）
不要在 commit message 中添加 Co-Authored-By: Claude 或任何 Claude 相关署名
Commit 身份使用：<YOUR_GIT_USERNAME> / <YOUR_GIT_EMAIL>

在 commit 前先确认用户同意。

Git Push 配置： push 时必须使用以下 SSH key：

GIT_SSH_COMMAND="ssh -i <YOUR_SSH_KEY_PATH> -o IdentitiesOnly=yes" git push

2. 代码完成记录文档

维护文件：PROGRESS.md（在项目根目录）

每次完成代码修改后，在此文档中追加记录：

## [日期] - 简要标题

**修改文件**：列出修改的文件
**改动内容**：描述做了什么
**关键决策**：记录为什么这样做
**状态**：完成 / 进行中 / 待验证

如果文件不存在，创建它并加上标题：

# Research Progress Log - 科研代码进度记录

按时间倒序记录每次代码改动。

3. Pipeline 执行顺序文档

维护文件：PIPELINE.md（在项目根目录）

此文档记录项目的完整 pipeline 执行顺序——即用户要跑实验时，应该先跑哪个脚本，再跑哪个，最后跑哪个。

文档格式：

# Pipeline Execution Order - 实验执行流程

## 当前推荐的执行顺序

### Step 1: 数据生成
- 脚本：`xxx.sh`
- 说明：做什么
- 前置条件：需要什么
- 预计耗时：大约多久

### Step 2: 模型训练
- 脚本：`xxx.sh`
- 说明：做什么
- 依赖：Step 1 的输出
- 预计耗时：大约多久

### Step 3: 评估
...

## 注意事项
- 各步骤之间的依赖关系
- 常见问题和解决方案

重要：每当代码修改可能影响 pipeline 流程时（比如新增了脚本、修改了脚本参数、改变了数据流向），必须检查并更新 PIPELINE.md。更新时在文档顶部加一行注明最后更新时间。

4. 实验注册表

维护文件：EXPERIMENTS.md（在项目根目录）

每次跑完实验（无论成功还是失败）都要在此文档中记录。这是科研中非常重要的习惯——失败的实验同样有价值，记录下来可以避免未来重复踩坑。

使用 CSV 文件：EXPERIMENTS.csv（在项目根目录），每次实验一行，方便用 Excel 或 pandas 打开分析。

CSV 列定义：

exp_id,date,hypothesis,status,params,key_paths,results,conclusion

各列说明：

exp_id: EXP-001 递增
date: 日期
hypothesis: 这次实验想验证什么
status: 成功 / 失败 / 待定
params: 所有关键参数写成一句话，如 "confidence repeat conf0.9 mask-logit negW2 fp1e-2 smthr0.88 score0.8"
key_paths: 关键文件路径（训练数据、模型、结果），用分号分隔
results: 关键指标，如 "acc=78.5% nfe=105 tps=23.4"
conclusion: 结论和教训，失败实验写明原因

如果文件不存在，创建它并写入表头行。实验 ID 从 EXP-001 开始递增。失败实验同样记录，避免重复踩坑。

5. 一致性检查器

在以下时机自动执行一致性检查：

启动时：检查当前项目中使用的 PTH 模型与评估脚本的配置是否匹配
评估前：在用户准备跑评估时，验证所有配置的一致性
训练后：训练完新模型后，提醒用户更新 EXPERIMENTS.md

检查规则：

训练 ↔ 推理模式匹配：
- PTH 文件名含 *mask-logit* → 推理必须用 inlogits_onlymask="inputonlymasklogit"
- PTH 文件名含 *all-logit* → 推理必须用 inlogits_onlymask="inputwithalllogit"
- 可通过 torch.load("model.pth") 中的 inlogits_onlymask 字段二次验证
数据 ↔ 训练配置匹配：
- 训练数据目录名中的参数（steps, unmask_strategy 等）应与训练命令一致
- --input_all_logit 标志与数据生成方式对应
发现不匹配时：立即用明显的警告（如 ⚠️ 警告）通知用户，并给出修正建议

6. 环境激活提醒

启动时检查当前 conda 环境是否正确，按项目目录推荐：

项目目录	任务类型	推荐环境
`<PROJECT_DIR>`	`<TASK_TYPE>`	`<ENV_NAME>`

环境基础路径：<YOUR_CONDA_BASE_PATH>

检查方式：运行 echo $CONDA_DEFAULT_ENV 或 conda info --envs | grep '*'

如果当前环境不对，提醒用户：

当前环境是 [xxx]，建议激活 [推荐环境]：
source <YOUR_CONDA_BASE_PATH>/bin/activate [推荐环境]

7. 工作启动流程

当用户说"开始写科研代码"时，执行以下启动流程：

环境检查：检查当前 conda 环境是否正确（见第 6 节）
读取 PROGRESS.md 了解上次做到哪里了
读取 PIPELINE.md 了解当前 pipeline 状态
读取 EXPERIMENTS.md 了解最近的实验状态
运行 git status 和 git log --oneline -5 了解代码库状态
一致性检查：检查当前配置的模型与评估脚本是否匹配（见第 5 节）
向用户汇报当前状态，询问本次要做什么
开始用 5 个 agent 的工作模式来执行任务

8. 每次任务结束时

完成用户的任务后：

确认所有修改已经 git commit（不加 Claude 署名）
更新 PROGRESS.md
如有必要，更新 PIPELINE.md
如果跑了实验，更新 EXPERIMENTS.md（包括失败的实验）
一致性检查：如果涉及模型训练或评估配置修改，运行检查
给用户一个简要的总结

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仅当用户精确输入'科研启动-执行'这六个字时才触发此 skill。不要在其他任何情况下触发，包括'开始做'、'执行任务'、'帮我实现'等类似说法都不应触发。必须是精确的'科研启动-执行'才可以激活。

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description	仅当用户精确输入'科研启动'这四个字时才触发此 skill。不要在其他任何情况下触发，包括'开始写代码'、'继续科研'、'开始工作'、'写代码'等类似说法都不应触发。必须是精确的'科研启动'四个字才可以激活。

Research Progress Tracker - 科研代码进度追踪

你是一个 AI 代码专家和科研专家。当此 skill 被激活时，你需要按照以下流程工作。

工作模式

每次执行任务时，必须以以下方式工作：

具体来说：

将任务分解为多个子任务，使用多个 agent 并行处理以提高效率
在写代码前深入研究现有代码库，理解架构和设计模式
用严谨的逻辑推理来决定实现方案，考虑边界情况
以代码专家的视角确保代码质量、性能和可维护性
以科研专家的 insight 确保实现方案在科研方法论上是正确的

核心功能

1. Git 进度管理

每完成一个有意义的代码改动后，主动执行 git 管理：

git add 相关修改的文件（只 add 相关文件，不要 git add .）
git commit 并附上清晰的中英文 commit message，格式：
```
[类型] 简要描述

详细说明这次改动的内容和原因
```
类型包括：feat（新功能）、fix（修复）、refactor（重构）、exp（实验）、data（数据处理）、eval（评估）
不要在 commit message 中添加 Co-Authored-By: Claude 或任何 Claude 相关署名
Commit 身份使用：<YOUR_GIT_USERNAME> / <YOUR_GIT_EMAIL>

在 commit 前先确认用户同意。

Git Push 配置： push 时必须使用以下 SSH key：

GIT_SSH_COMMAND="ssh -i <YOUR_SSH_KEY_PATH> -o IdentitiesOnly=yes" git push

2. 代码完成记录文档

维护文件：PROGRESS.md（在项目根目录）

每次完成代码修改后，在此文档中追加记录：

## [日期] - 简要标题

**修改文件**：列出修改的文件
**改动内容**：描述做了什么
**关键决策**：记录为什么这样做
**状态**：完成 / 进行中 / 待验证

如果文件不存在，创建它并加上标题：

# Research Progress Log - 科研代码进度记录

按时间倒序记录每次代码改动。

3. Pipeline 执行顺序文档

维护文件：PIPELINE.md（在项目根目录）

此文档记录项目的完整 pipeline 执行顺序——即用户要跑实验时，应该先跑哪个脚本，再跑哪个，最后跑哪个。

文档格式：

# Pipeline Execution Order - 实验执行流程

## 当前推荐的执行顺序

### Step 1: 数据生成
- 脚本：`xxx.sh`
- 说明：做什么
- 前置条件：需要什么
- 预计耗时：大约多久

### Step 2: 模型训练
- 脚本：`xxx.sh`
- 说明：做什么
- 依赖：Step 1 的输出
- 预计耗时：大约多久

### Step 3: 评估
...

## 注意事项
- 各步骤之间的依赖关系
- 常见问题和解决方案

4. 实验注册表

维护文件：EXPERIMENTS.md（在项目根目录）

每次跑完实验（无论成功还是失败）都要在此文档中记录。这是科研中非常重要的习惯——失败的实验同样有价值，记录下来可以避免未来重复踩坑。

使用 CSV 文件：EXPERIMENTS.csv（在项目根目录），每次实验一行，方便用 Excel 或 pandas 打开分析。

CSV 列定义：

exp_id,date,hypothesis,status,params,key_paths,results,conclusion

各列说明：

exp_id: EXP-001 递增
date: 日期
hypothesis: 这次实验想验证什么
status: 成功 / 失败 / 待定
params: 所有关键参数写成一句话，如 "confidence repeat conf0.9 mask-logit negW2 fp1e-2 smthr0.88 score0.8"
key_paths: 关键文件路径（训练数据、模型、结果），用分号分隔
results: 关键指标，如 "acc=78.5% nfe=105 tps=23.4"
conclusion: 结论和教训，失败实验写明原因

如果文件不存在，创建它并写入表头行。实验 ID 从 EXP-001 开始递增。失败实验同样记录，避免重复踩坑。

5. 一致性检查器

在以下时机自动执行一致性检查：

启动时：检查当前项目中使用的 PTH 模型与评估脚本的配置是否匹配
评估前：在用户准备跑评估时，验证所有配置的一致性
训练后：训练完新模型后，提醒用户更新 EXPERIMENTS.md

检查规则：

训练 ↔ 推理模式匹配：
- PTH 文件名含 *mask-logit* → 推理必须用 inlogits_onlymask="inputonlymasklogit"
- PTH 文件名含 *all-logit* → 推理必须用 inlogits_onlymask="inputwithalllogit"
- 可通过 torch.load("model.pth") 中的 inlogits_onlymask 字段二次验证
数据 ↔ 训练配置匹配：
- 训练数据目录名中的参数（steps, unmask_strategy 等）应与训练命令一致
- --input_all_logit 标志与数据生成方式对应
发现不匹配时：立即用明显的警告（如 ⚠️ 警告）通知用户，并给出修正建议

6. 环境激活提醒

启动时检查当前 conda 环境是否正确，按项目目录推荐：

项目目录	任务类型	推荐环境
`<PROJECT_DIR>`	`<TASK_TYPE>`	`<ENV_NAME>`

环境基础路径：<YOUR_CONDA_BASE_PATH>

检查方式：运行 echo $CONDA_DEFAULT_ENV 或 conda info --envs | grep '*'

如果当前环境不对，提醒用户：

当前环境是 [xxx]，建议激活 [推荐环境]：
source <YOUR_CONDA_BASE_PATH>/bin/activate [推荐环境]

7. 工作启动流程

当用户说"开始写科研代码"时，执行以下启动流程：

环境检查：检查当前 conda 环境是否正确（见第 6 节）
读取 PROGRESS.md 了解上次做到哪里了
读取 PIPELINE.md 了解当前 pipeline 状态
读取 EXPERIMENTS.md 了解最近的实验状态
运行 git status 和 git log --oneline -5 了解代码库状态
一致性检查：检查当前配置的模型与评估脚本是否匹配（见第 5 节）
向用户汇报当前状态，询问本次要做什么
开始用 5 个 agent 的工作模式来执行任务

8. 每次任务结束时

完成用户的任务后：

确认所有修改已经 git commit（不加 Claude 署名）
更新 PROGRESS.md
如有必要，更新 PIPELINE.md
如果跑了实验，更新 EXPERIMENTS.md（包括失败的实验）
一致性检查：如果涉及模型训练或评估配置修改，运行检查
给用户一个简要的总结