liqing-ustc/mindflow/autoresearch

Claude Code and agent skill by liqing-ustc/mindflow

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MindFlow 的核心研究循环。当 Owner 说"自己干活吧""开始研究", 或系统需要自主推进研究时启动。 持续运行:读取当前状态 → 判断最高价值行动 → 调用卫星 skill → 记录 → 循环

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SKILL.md

Purpose

autoresearch 是 MindFlow 的核心研究循环,实现了 PhD 导师制中 Researcher 的"自主研究日常"。它持续运行,每轮读取 Workbench 状态(agenda、queue、memory、logs),判断当前研究进展的最大瓶颈,调用对应的卫星 skill 执行最高价值行动,记录后进入下一轮。

与 Karpathy autoresearch 的关键区别:Karpathy 版优化单一 metric(val_bpb),MindFlow 版驱动知识积累和研究方向演化——目标不是某个指标下降,而是"我们理解了什么新东西"。

Steps

每轮执行 4 步,然后循环:

Step 1:READ STATE

读取以下文件了解当前状态:

  1. Workbench/agenda.md — 当前研究方向、优先级、各 direction 的 next_action
  2. Workbench/queue.md — 待处理任务(Reading / Review / Questions / Experiments 四个部分)
  3. Workbench/memory/insights.md — 近期 insight(关注 status: validated 且近 30 天内的条目)
  4. Workbench/memory/patterns.md — 近期 pattern
  5. 用 Glob 列出最近 3 天的 Workbench/logs/YYYY-MM-DD.md,用 Read 读取,了解近期执行了什么(避免重复行动)

若 focus 参数指定了某个 direction,重点关注该 direction 相关的信息。

Step 2:JUDGE

基于 Step 1 读取的状态,判断下一个最高价值行动。以下为参考启发式(非硬编码规则,由 LLM 综合判断——真实科研不是 if-else):

状态信号可能的行动
queue 的 Reading 部分有待处理论文读取 skills/1-literature/paper-digest/SKILL.md 并执行
agenda 中某 direction 缺乏文献支撑(evidence 稀疏)读取 skills/1-literature/literature-survey/SKILL.md 并执行
vault 中有多篇相关论文但未做对比分析读取 skills/1-literature/cross-paper-analysis/SKILL.md 并执行
近期有 Topics/*-Analysis.md 标注了知识空白读取 skills/2-ideation/idea-generate/SKILL.md 并执行
Ideas/ 中有 status: raw 的 idea 待评估读取 skills/2-ideation/idea-evaluate/SKILL.md 并执行
Ideas/ 中有 status: developing 的 idea 缺实验方案读取 skills/3-experiment/experiment-design/SKILL.md 并执行
Experiments/ 中有 status: completed 且无 ## Analysis 节读取 skills/3-experiment/result-analysis/SKILL.md 并执行
最近一次 memory-distill 距今 >5 天(检查 logs)读取 skills/5-evolution/memory-distill/SKILL.md 并执行
近期有新 validated insight 但 agenda 未反映读取 skills/5-evolution/agenda-evolve/SKILL.md 并执行
某 direction 已有充足论文+实验+idea,需要成文读取 skills/4-writing/draft-section/SKILL.md 并执行

判断时优先考虑:

  • agenda 中 priority: high 的 direction 的 next_action
  • queue 中积压的待处理项
  • 最近未被处理的完成态工作(如 completed experiment 未分析)
Step 3:ACT

读取判断出的目标 skill 的 SKILL.md 文件,严格按其 Steps、Guard、Verify 执行。

关键:一轮只调一个 skill。做一件事,做完记录,再想下一件。

Step 4:LOG

用 Edit 追加本轮行动到 Workbench/logs/YYYY-MM-DD.md(若文件不存在,先用 Write 创建,包含一级标题 # YYYY-MM-DD):

markdown
### [HH:MM] autoresearch — round N
-**state_summary**: <读到了什么关键状态(1-2 句)>
-**judgment**: <为什么选这个行动(一句话推理)>
-**action**: <调了哪个 skill,传了什么参数>
-**outcome**: <产出了什么文件/更新>

然后回到 Step 1 开始下一轮。

Verify

每轮结束时检查:

  • [ ] 本轮有明确的 skill 调用(不允许"思考了一圈但什么都没做")
  • [ ] 日志已追加本轮记录(包含 state_summary / judgment / action / outcome 四个字段)

Guard

  • 原子性:一轮只调一个卫星 skill——做一件事,做完记录,再想下一件
  • 状态刷新:每轮必须重新读取最新状态(不跳过 READ STATE),因为上一轮的行动可能改变了 vault 状态
  • Mission 只读:不修改 agenda.md 的 Mission 节(Mission 的演化由 Owner 决定或通过 agenda-evolve 提议)
  • 卡住检测:若连续 3 轮的 JUDGE 判断结果指向同一个 skill 且同一个目标(如连续 3 轮都想对同一个 idea 做 evaluate),说明被卡住了——暂停循环,在 agenda.md 的 Discussion Topics 中添加一条问题,等待 Owner 输入
  • 不对外发布:不投稿论文、不发送外部通讯——PhD 导师制的唯一硬约束
  • Skill 执行规范:调用卫星 skill 时,必须先 Read 对应的 SKILL.md 文件,严格按其 Steps 和 Guard 执行。不要凭记忆执行——每次都重新读取 SKILL.md
  • 日志完整:每轮的 LOG 步骤不可跳过,即使 skill 执行失败也要记录失败原因

Examples

示例:一次 autoresearch 会话的前 3 轮

Owner: "自己干活吧"
--- Round 1 ---
READ STATE:
agenda: 1 active direction "VLA few-shot adaptation"(status: exploring, next_action: "需要更多文献支撑")
queue: Reading 部分有 2 篇待读论文
memory: 无近期 insight
logs: 昨天执行了 1 次 paper-digest
JUDGE: queue 有待读论文 → 优先消化(清理积压)
ACT: 读取 skills/1-literature/paper-digest/SKILL.md,执行 digest 第一篇论文
LOG: round 1, action: paper-digest, outcome: Papers/2603-FewShotVLA.md
--- Round 2 ---
READ STATE:
agenda: 同上(next_action 仍为"需要更多文献支撑")
queue: Reading 还剩 1 篇待读论文
...
JUDGE: queue 仍有待读论文 → 继续消化
ACT: paper-digest 第二篇
LOG: round 2, action: paper-digest, outcome: Papers/2601-AdaptiveVLA.md
--- Round 3 ---
READ STATE:
agenda: next_action "需要更多文献支撑"
queue: Reading 为空
vault: Papers/ 中有 5 篇 VLA 相关论文但未做对比
JUDGE: queue 已清空,agenda direction 缺文献支撑 + vault 有多篇未对比论文 → 做跨论文分析
ACT: 读取 skills/1-literature/cross-paper-analysis/SKILL.md,对比 VLA 相关论文
LOG: round 3, action: cross-paper-analysis, outcome: Topics/VLA-FewShot-Analysis.md

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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