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"基于 FAIR（Meta AI Research）凯明（Kaiming He）实验管理方法论的实验追踪表格生成技能。当用户需要：设计实验追踪表格、管理机器学习/深度学习实验、记录和对比实验结果、建立实验对照组、系统化 research workflow、创建 ablation study 表格、或任何涉及"实验管理""实验记录""实验对比""research spreadsheet""实验表格"的请求时，使用此技能。即使用户只是说'帮我管理实验'或'我想系统化我的研究流程'，也应触发此技能。"
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/justcyl/my-skills --skill fair-experiment-tracker命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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正在显示 SKILL.md
| name | fair-experiment-tracker |
| description | "基于 FAIR（Meta AI Research）凯明（Kaiming He）实验管理方法论的实验追踪表格生成技能。当用户需要：设计实验追踪表格、管理机器学习/深度学习实验、记录和对比实验结果、建立实验对照组、系统化 research workflow、创建 ablation study 表格、或任何涉及"实验管理""实验记录""实验对比""research spreadsheet""实验表格"的请求时，使用此技能。即使用户只是说'帮我管理实验'或'我想系统化我的研究流程'，也应触发此技能。" |
这个技能源自 FAIR 内部的实验管理哲学——凯明（Kaiming He）教导实习生的第一课就是：学会用 Excel 表格管理实验。
好的研究不是满屏代码，而是盯着一张精心设计的表格，去理解每一行代表什么。表格的设计本身就是 research 能力的体现。
与用户确认以下信息：
如果用户没有明确指定，根据研究领域提供合理默认值。
读取 scripts/generate_tracker.py 脚本的内容，根据用户需求修改配置参数后执行。
脚本路径：当前技能目录下的 scripts/generate_tracker.py
运行方式：
python scripts/generate_tracker.py \
--domain "cv" \
--experiment_type "ablation" \
--output "/mnt/user-data/outputs/experiment_tracker.xlsx"
支持的参数：
--domain: 研究领域 (cv, nlp, rl, multimodal, general)--experiment_type: 实验类型 (ablation, hyperparam, architecture, method, dataset)--output: 输出文件路径--project_name: 项目名称（可选）--baseline_name: 基线名称（可选）--num_experiment_rows: 预留的实验行数，默认 20将生成的 xlsx 文件交付给用户，并说明：
references/design_principles.md）核心设计原则已写入参考文件。在生成表格时，务必先阅读该文件以确保遵循所有原则。
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