paper-experiment

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paper-experiment

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在 paper-wiki-starter 项目中产出"可直接照抄"的实验方案卡片 skill。基于 paper-report skill 作为子流程， 先产出 method/resource 对比 report → 扫描可抄素材 → 用户挑选 → 写实验方案卡到 wiki/experiments/。 专用于 paper-wiki-starter 项目（即本 scaffold 部署出的工作目录）。 【自动触发条件——出现以下任一信号时立即加载本 Skill】 显式触发： - "实验方案" / "实验设计" / "复现 X" - "baseline 怎么选" / "baseline 配置" / "照抄配置" - "metric 怎么选" / "评估指标选型" - "/experiment <主题>" / "/paper-experiment <主题>" 隐式触发： - "我要跑 X 实验" / "我准备做 Y" - "怎么复现 Z" - "做 X 需要哪些数据 / 模型 / 动物 / 患者" 不触发（应走其他 skill 或直接回答）： - "找 idea" / "找方向" → 用 paper-idea - "综合分析 X" / "写 report" → 用 paper-report - "X 是什么" / "X 论文讲了什么" → 直接答 - paper-wiki-starter 之外的工作目录

Paper Experiment Skill — v0.1

与 paper-report / paper-idea 的分工

skill	产出	生命周期	回答的问题
paper-report	事实综合（report）	查询快照	X 领域全景是什么
paper-idea	可执行方向（idea 卡）	研究资产	我应该做什么方向（WHY）
paper-experiment	可照抄的实验方案（experiment 卡）	研究资产	我决定做 X 了，具体怎么做（HOW）

paper-experiment 内部调用 paper-report 作为子流程（阶段 1-2），独立价值在阶段 3-5。

6 阶段流程

[阶段 0] source_idea 识别（入口闸门）—— 决定本 experiment 是否衍生自某 idea 卡

[阶段 1-2] 调 paper-report（override：METHOD_COMPARE + matrix + tradeoff）

[阶段 3] 按 experiment-scanner.md 扫 report 的可抄素材信号
         → 候选 baseline / 数据 / metric / SOP 清单

[阶段 4] 用户挑选（候选 ≠ 卡；合并或拆分由用户决定）

[阶段 5]
  5.0 实验类型识别闸门（7 类 + other）
  5.1 qmd 前置素材加载（6 族穷举并行）
  5.2 按 experiment-template 的"通用骨架 + 类型变体"写入 wiki/experiments/
  5.3 若 source_idea 非空，回写 idea 卡的 linked_experiments 字段

阶段 0：source_idea 识别（入口闸门）

目的：在调 paper-report 之前确定本 experiment 是否有上游 idea 卡。source_idea 值会贯穿全流程（影响 5.3 双向链接回写）。

判断逻辑：

1. 用户输入含 [[idea 卡文件名]]（级别 A，显式）：

   • 直接提取 wikilink 作为 source_idea
   • 验证文件存在于 wiki/ideas/<name>.md；不存在 → 警告 + 退到级别 B
   • 主题字符串 = 用户输入去掉 wikilink 后的剩余部分

2. 用户输入是纯主题字符串（级别 B，隐式）：

   • Grep wiki/ideas/*.md 按 title / tags / frontmatter 关键词匹配主题
   • 找到 ≥ 1 个候选 → 闸门：呈候选列表问用户选哪个作 source_idea（或选 none 表示无）
   • 找不到候选 → 直接 source_idea = null，继续

3. 用户明确声明无上游 idea（级别 C）：

   • 用户输入含 "无 idea" / "--no-idea" 等关键词 → 跳过 Grep，直接 source_idea = null

闸门呈现（级别 B 触发时）：

阶段 0：检测到 wiki/ideas/ 下可能相关的 idea 卡：
1. [[中药配伍禁忌图谱_2026-04-15]] — tags: [神经符号人工智能, 安全边界]
2. [[名医动态个性化图谱_2026-04-15]] — tags: [个性化, 多模态]

请回复：
- `1` → 设为 source_idea
- `none` → 无上游 idea，独立立项
- `换匹配` → 扩大/收紧匹配重扫

⚠️ 级别 B 候选数 > 5 时，按 tag 重合度降序取前 5。

记录结果：source_idea 值作为全流程常量，后续所有阶段引用此值。

阶段 1-2：调用 paper-report

通过 Skill 工具：

Skill: paper-report
args: <用户主题>

[paper-experiment 调用 override]：
- 意图强制为 METHOD_COMPARE（不做常规意图识别）
- 积木组合限定：matrix + tradeoff（其他积木不选）
- 理由：experiment 已确定主意图，配最直接给"可抄配置"的积木

paper-report 完毕后记下 report 文件路径。

阶段 3：信号扫描

Read experiment-scanner.md，按 6 类"可抄素材"信号扫 report，输出候选清单（≤ 10）。

阶段 4：用户挑选

呈现候选清单，每条含：编号 / 一句话概要（≤ 30 字，动词开头） / 信号类别 / 信号出处（具体到 matrix 行列或 tradeoff 段）/ effort / risk。

用户回复：

• 1 3 → 转候选 1 和 3
• 1+3 合并 / 1,3 分开 → 显式指定合并或拆卡（默认 skill 自动判断：同类型且共享 baseline 则合并，否则分开）
• 全要 / 不要 / 换一组

⚠️ 绝不跳过此闸门。

阶段 5：写入 experiment 卡

5.0 实验类型识别闸门（不可跳过）

判断类型（据用户主题 + 选中 baseline 所属论文的 venue/type）：

类型代码	语义	典型信号
computational	AI / ML 工科	baseline 是 LLM/CNN/GNN；涉及数据集、超参、GPU、repo
animal	动物实验	"大鼠/小鼠/模型组/给药"；SPF 级、ip/po 给药
clinical	人体临床试验	"患者/纳排/随机/盲法/终点/注册号"；ChiCTR / ClinicalTrials.gov
in-vitro	体外细胞 / 生化	"细胞系/培养/Western blot/qPCR/流式"
omics	多组学 / 生信	"转录组/代谢组/蛋白组/测序平台/GEO/TCGA"
mixed	多类型组合	如"网络药理学 + 动物验证 + 临床"
other	不属于上述	自由形式 + experiment_type: other: <一句话描述>

闸门呈现：向用户报告"本 experiment 识别为 <类型>，依据 <信号>。确认 / 改类型？"

识别错会让"研究对象 + 配置"段用错变体模板——这是本 skill 的核心杠杆点。

5.1 qmd 素材加载（前置，不可跳过）

为什么需要：experiment 卡要精确到超参/剂量/纳排标准，必须从 raw/md/ 原文取（signal-scanner 抓的一句话信号 + report.md 蒸馏产出不够；wiki/papers/ 卡片是精读压缩层）。

执行（对每个选中候选的每篇 related_paper，6 族穷举 + 并行）：

1. qmd doc-toc qmd://papers/<name> — 章节骨架

2. qmd doc-grep qmd://papers/<name> "<pattern>" — 按 6 族关键词（随 experiment_type 微调）：

   族	最小关键词集（按 type）
   baseline	baseline（computational） / 对照组（animal/clinical） / 参照（通用）
   配置	implementation / hyperparam / setup（computational）；剂量 / 给药（animal）；纳入 / 排除（clinical）；细胞系 / 培养（in-vitro）
   评估	metric / evaluation（computational）；终点（clinical）；检测指标（animal / in-vitro）
   数据	dataset（computational）；样本量 / 队列（animal / clinical）
   限制	limitation / 中文 "限制" / "不足"
   附录	appendix / supplement / 附录

   每个 related_paper ≥ 6 次 doc-grep（每族 ≥ 1）。N 篇 = ≥ 6N 次 grep。中文论文加中文关键词

3. grep 返回 content 直接作素材；需相邻上下文按 address 调 qmd doc-read

4. 某族 total_matches: 0 不是错误——5.2 填字段时诚实标注"原文未覆盖"，不凭背景知识补

Fallback：

情况	处置
qmd 未索引该论文（qmd ls 确认）	Read raw/md/<name>.md 全文 + 溯源段标注 "qmd 未覆盖"
raw/md/<name>.md 不存在	Read wiki/papers/<name>.md 卡片 + 标注 "raw/md 缺失，细节可能不足"

5.2 按模板填充

Read experiment-template.md，按 5.0 识别的类型选"研究对象 + 具体配置"变体：

• 通用骨架 9 段所有类型共有
• 第 3 段按类型选子模板（computational / animal / clinical / in-vitro / omics / mixed / other）
• mixed 类型：第 3 段内嵌多个子段（每阶段一个），显式写阶段间衔接关系

写入：

wiki/experiments/<短标题>_<YYYY-MM-DD>.md

关键字段填充规则：

• status：planned（首次生成）
• experiment_type：5.0 识别的类型代码（若 other 必须补一句话描述）
• source_idea：若本 experiment 衍生自某 idea 卡，填 [[idea 卡文件名]]；否则 null
• related_papers：选中 baseline 所属论文
• effort / risk：从 signal-scanner 粗估继承
• 借鉴的先前研究 / 研究对象 + 具体配置 / 实施 checklist / 已知陷阱 严格基于 5.1 的 qmd 素材，每条主张可追溯到 qmd doc-grep 或 qmd doc-read 返回的段落
• 禁止凭 LLM 背景知识填具体剂量 / 超参 / 纳排标准

5.3 双向链接回写

若 source_idea 非空：Edit 该 idea 卡 frontmatter 的 linked_experiments 字段，追加本 experiment 卡文件名：

linked_experiments: ["[[<本 experiment 文件名>]]", ...]

只追加，不覆盖已有值。若 idea 卡已被删/重命名 → 不中断，仅在自审报告中警告。

阶段 5 后的自审报告

写入后必须在对话中报告：

• 生成的 experiment 卡文件名
• 识别的实验类型 + 用户是否确认
• 用了哪些论文的哪些配置（具体到 qmd address）
• source_idea 是否回写成功
• 若生成卡 ≥ 2，提醒"建议择一先跑"

边界声明

本 skill 约束流程 + 格式；不约束：

• 实验方案是否"最优"（LLM judgment + 用户判断）
• 伦理审批是否充分（由用户自行申请）
• 复现代码是否能跑（由用户实测）

本 skill 提供可审计的实验方案产出管道，不是"实验方案质量保证"。

Fallback

情况	处置
阶段 0 用户指定的 idea 卡不存在	警告 + 退到级别 B（Grep 匹配）；仍不行则 source_idea = null 继续
paper-report 调用失败	整个流程终止，提示先修 paper-report
阶段 3 扫不出 ≥ 1 个候选	不写空卡，回报 "本主题无法浮现可抄素材"
5.0 实验类型无法判定	退到 other + 用户填一句话描述
5.3 idea 卡回写失败	不中断，自审报告警告
用户回 不要	保留 report，不生成卡，退出