liqing-ustc/mindflow/experiment-track

Claude Code and agent skill by liqing-ustc/mindflow

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当 Owner 说"记录一下实验结果""实验跑完了", 或 Researcher 完成一轮实验需要记录时, 在 Experiment 笔记中追加 Run Entry 并更新状态

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SKILL.md

Purpose

experiment-track 是 MindFlow 实验执行循环的记录层。每当一轮实验(training run、ablation、baseline 对比等)产出结果,该 skill 负责以 append-only 的方式将 Run Entry 写入目标 Experiment 笔记,并根据当前进展同步更新 frontmatter status。

核心设计原则:只追加,不修改。已有 Run Entry 和 Variables/Baseline/Metrics 等设计字段一律保持不变,确保实验记录的完整性和可追溯性。

Steps

Step 1:读取目标 Experiment 笔记

用 Read 打开 experiment 参数指向的 Experiments/xxx.md 文件。重点提取以下字段:

  • status:当前实验状态(planning / running / completed / failed)
  • variables:实验变量(用于核对 Run Entry 中的 config 是否合理)
  • metrics:评估指标(用于核对 result 中上报的指标是否对齐)
  • 正文中已有的 ### Run [N] 标题列表(用于计算新 Run 编号)
  • ## Analysis 节是否存在(用于确定追加位置)

若文件不存在,停止执行并告知 Owner,不继续后续步骤。

Step 2:计算新 Run 编号

扫描已有的 ### Run [N] 标题(N 为正整数):

  • 若存在已有 Run Entry,新 Run 编号 = max(N) + 1
  • 若尚无任何 Run Entry,新 Run 编号 = 1

记录新编号供下一步使用。

Step 3:追加 Run Entry

用 Edit 将 Run Entry 插入 Experiment 笔记,位置规则:

  • 若存在 ## Analysis 节,将 Run Entry 追加在 ## Analysis 之前
  • 若不存在 ## Analysis 节,追加到文件末尾

Run Entry 格式如下:

markdown
### Run [N] — YYYY-MM-DD
-**config**: <本次运行的关键超参数或配置差异,对照 variables 字段逐项说明>
-**result**: <量化结果,务必包含 metrics 中定义的指标;可附路径指向日志或结果文件>
-**observation**: <对结果的直接观察:是否符合预期?异常现象?与 baseline 的差距?>
-**next**: <基于本次结果,下一步计划(调整 config、新 ablation、停止实验等)>

日期填写今天(YYYY-MM-DD)。result 字段必须非空——若 Owner 未提供具体数值,在字段中注明"待补充"并给出已知信息,不得留空。

Step 4:更新 frontmatter status

用 Edit 修改 Experiment 笔记 frontmatter 中的 status 字段,按如下规则映射:

当前 statusnext 字段内容新 status
planning任意running
running非停止性描述(继续调参、新 ablation 等)running(保持不变)
running停止性描述(实验达标、终止实验、结论确认等)completed 或 failed
completed / failed任意保持不变(不得回退已终止状态)

停止性描述的判断标准:next 字段中含有"终止""停止""结论""完成""达标""failed""abort""done""conclude"等语义。若无法判断,保持 running 不变,在日志中注明"status 未变更,待 Owner 确认"。

仅修改 status 字段,frontmatter 其他字段保持不变。

Step 5:追加日志

用 Edit(若文件不存在则先 Write)将以下 log entry 追加到 Workbench/logs/YYYY-MM-DD.md:

markdown
### [HH:MM] experiment-track
-**experiment**: [[Experiments/xxx]]
-**run**: Run [N]
-**result-summary**: <result 字段的一句话摘要>
-**status-change**: <旧 status> → <新 status>
-**status**: success

若日志文件不存在,先创建文件(一级标题 # YYYY-MM-DD),再追加 entry。

Verify

  • [ ] Run Entry 已追加到 Experiment 笔记,编号连续且正确
  • [ ] result 字段非空(有具体数值或"待补充"说明)
  • [ ] config 字段对照 variables 有实质内容
  • [ ] observation 和 next 字段均已填写
  • [ ] frontmatter status 已按规则同步更新
  • [ ] 日志已追加到 Workbench/logs/YYYY-MM-DD.md

Guard

  • append-only:不得修改或删除已有的任何 ### Run [N] Entry。已记录的实验结果是不可变的历史记录。
  • 不修改设计字段:variables、baseline、metrics 等由 experiment-design 写入的字段一律不得修改。
  • result 必须非空:若 Owner 未提供量化结果,在 result 字段注明"待补充",但不得完全省略该字段。
  • 不回退终止状态:status 为 completed 或 failed 时,不得改回 running 或 planning。
  • 语言规范:中文正文 + 英文技术术语(模型名、方法名、benchmark 名、超参数名保持英文,不翻译)。

Examples

示例:记录一次 VLN 模型的 training run 结果

假设 Experiment 笔记为 Experiments/VLN-BEVFusion-Ablation.md,当前 status 为 running,已有 Run 1 和 Run 2,metrics 定义为 SR(Success Rate)和 SPL。

Owner 说:"实验跑完了,Run 3 用 lr=1e-4、BEV resolution=0.5m,SR 61.2%,SPL 0.54,比 baseline 高了 3 个点,感觉 resolution 影响比较大,下一步试试 0.3m。"

执行过程:

  1. Read Experiments/VLN-BEVFusion-Ablation.md — 确认文件存在,status=running,已有 Run 1、Run 2,metrics 含 SR 和 SPL,存在 ## Analysis 节。
  1. 计算新 Run 编号:max(1, 2) + 1 = Run 3。
  1. Edit Experiments/VLN-BEVFusion-Ablation.md,在 ## Analysis 之前追加:

```markdown ### Run 3 — 2026-03-28

  • config: lr=1e-4,BEV resolution=0.5m;其余超参与 Run 2 保持一致
  • result: SR 61.2%,SPL 0.54;较 baseline 分别提升 +3.0pp 和 +0.04
  • observation: 结果符合预期,BEV resolution 从 1.0m 降至 0.5m 带来了明显增益;SR 提升幅度大于 SPL,推测 resolution 对路径规划精度的影响比路径效率更显著
  • next: 进一步将 BEV resolution 降至 0.3m,验证 resolution 收益是否持续递增,同时观察推理速度变化

```

  1. Edit frontmatter:next 描述为"进一步调参",非停止性 → status 保持 running 不变。
  1. Edit Workbench/logs/2026-03-28.md,追加:

```markdown ### [14:32] experiment-track

  • experiment: [[Experiments/VLN-BEVFusion-Ablation]]
  • run: Run 3
  • result-summary: lr=1e-4 + BEV 0.5m,SR 61.2%,SPL 0.54,较 baseline +3pp
  • status-change: running → running
  • status: success

```

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

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

Source

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