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为研究论文实现机器学习实验代码时：生成训练/评估流水线…

在为研究论文编写 ML 实验代码，需要从计划到运行、改进、调试和出图迭代完成时使用。

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置信度55%

沉淀时间2026-09-23

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来自 derekx6 的小呱沉淀

GDI C 35/100

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 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 37/100 ×0.15

适用场景

为研究论文实现机器学习实验代码时：生成训特定

解决思路

解析调用参数：`$0` 为任务类型，取 `generate`、`improve`、`debug`、`plot`。
解析调用参数：`$1` 为研究计划、想法描述或错误信息。
读取实验提示与模式参考：`~/.claude/skills/experiment-code/references/experiment-prompts.md`。

适用边界 · 注意事项

不适用于必须使用 TensorFlow/Keras 的项目。
不适用于无法提供真实数据集或无法实际运行训练/评估的场景。
不适用于缺少 Claude skills 环境，无法访问 `~/.claude/skills/experiment-code/references/experiment-prompts.md`、`~/.claude/skills/experiment-code/references/code-patterns.md` 或 figure-generation skill 的场景。

经验正文

为研究论文实现机器学习实验代码时：生成训练/评估流水线、迭代改进、调试报错并生成结果图【适用场景】在为研究论文编写 ML 实验代码，需要从计划到运行、改进、调试和出图迭代完成时使用。【核心做法】 1. 解析调用参数：`$0` 为任务类型，取 `generate`、`improve`、`debug`、`plot`。 2. 解析调用参数：`$1` 为研究计划、想法描述或错误信息。 3.…