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规划研究论文实验时，用四阶段渐进框架设计基线、数据集、指标…

当你需要为研究论文制定结构化、渐进式的实验计划时使用，覆盖从初始实现到基线调优、创新研究和消融研究的完整流程。

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进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 54/100 ×0.15

适用场景

规划研究论文实验时，用四阶段渐进框架设计通用

解决思路

  1. 将研究想法、计划或方法描述作为 `$0`（即 `argument-hint: [idea-or-plan]`）作为技能输入。
  2. 参考 `~/.claude/skills/experiment-design/references/stage-prompts.md` 中的 4 阶段渐进式实验提示词。
  3. 用计划文件生成实验设计：运行 `python ~/.claude/skills/experiment-design/scripts/design_experiments.py --plan research_plan.json --output experiment_design.json`。
  4. 用方法/任务直接生成实验设计：运行 `python ~/.claude/skills/experiment-design/scripts/design_experiments.py --method "contrastive learning" --task classification --format markdown`。
  5. 该脚本会生成 baselines、ablation matrix、hyperparameter grid、metric selection，且仅使用标准库（Stdlib-only）。
  6. 采用来自 AI-Scientist-v2 的 4 阶段渐进式框架：Stage 1 初始实现、Stage 2 基线调优、Stage 3 创新研究、Stage 4 消融研究。
  7. Stage 1 初始实现：专注于获得一个基本可工作的实现；使用简单数据集；目标是基本功能正确；完成标准是至少一个可工作（非 bug）的实现。
  8. Stage 2 基线调优：调超参数（learning rate、epochs、batch size）；不要改变模型架构；至少在两个数据集上测试；完成标准是训练曲线稳定，并比 Stage 1 有提升。
  9. Stage 3 创新研究：探索新颖改进和洞见；要创造性地思考、跳出框架；至少在三个数据集上测试；完成标准是展示出新颖改进。
  10. Stage 4 消融研究：做系统性的组件分析；每个消融测试不同方面；使用与 Stage 3 相同的数据集；完成标准是所有计划的消融都完成。
  11. 输出实验设计 JSON，包含 `stages`（每阶段含 `name`、`goals`、`max_iterations`、`completion_criteria`）、`baselines`、`datasets`、`metrics`、`ablation_components`、`hyperparameter_grid`、`num_seeds`。
  12. 输出示例中 `initial_implementation` 阶段可设 `goals` 为 `Basic working baseline`、`Simple dataset`，`max_iterations` 为 5，`completion_criteria` 为 `Working implementation with non-zero accuracy`。
  13. 输出示例中 `hyperparameter_grid` 可设 `lr: [1e-4, 1e-3, 1e-2]`、`batch_size: [32, 64, 128]`，`num_seeds` 为 3。
  14. 规则：总是从简单的 Stage 1 开始，再进入复杂实验。
  15. 规则：每个阶段都基于上一阶段的最好结果继续推进。
  16. 规则：使用多随机种子评估以保证统计显著性。
  17. 规则：在 `notes.txt` 中记录每次实验运行。
  18. 规则：为训练曲线和对比生成图表。
  19. 相关技能衔接：上游为 `research-planning`、`idea-generation`；下游为 `experiment-code`、`data-analysis`；另见 `paper-assembly`。

适用边界 · 注意事项