liqing-ustc/mindflow/idea-evaluate

Claude Code and agent skill by liqing-ustc/mindflow

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当用户说"评估一下这个 idea""这个可行吗", 从 novelty/feasibility/impact/risk/evidence 五维评估研究 idea

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SKILL.md

Purpose

给定一个研究 idea,它系统性地从五个维度进行评估:

维度含义
Novelty与已有工作的差异化程度——这个 idea 是否真的新?
Feasibility当前资源条件下能否执行——有没有致命工程障碍?
Impact若成功,对领域的贡献——有多少人会在意这个结果?
Risk主要失败模式和概率——分越高代表风险越低
Evidence当前支撑假设的证据强度——有多少先验支撑这个方向?

评估结果包含五维评分、总分、Reasoning 和可选 Suggestions,供调用方决策使用。

输入格式

idea-evaluate 支持两种输入:

  1. 文件路径: 如[[Ideas/xxx.md]],用 Read 打开文件,提取信息。
  2. 结构化文本:候选 idea 描述。

Steps

Step 1:读取相关 Paper 笔记

根据输入类型获取相关论文:

  • 若输入为文件路径,从提取Related Work的wikilinks,逐一 Read 对应的 Paper 笔记。
  • 若输入为结构化文本,根据 idea描述 中的关键词,用 Grep 在 Papers/ 中搜索最相关的 2-4 篇笔记并读取。

从每篇笔记中提取:

  • Summary:论文核心贡献一句话
  • Method:方法要点(判断与 idea 的差异化)
  • Key Results:主要实验结果(判断 idea 的 Novelty 和 Evidence)
  • Strengths & Weaknesses:先前工作的局限(判断 idea 的 Feasibility 和 Impact)
Step 2:WebSearch 补充外部证据

用 WebSearch 搜索与 idea 核心假设相关的最新工作(vault 外的论文、博客、技术报告):

  • 搜索关键词从 hypothesis 和 approach sketch 中提取
  • 重点关注:是否已有非常相似的工作(影响 Novelty)、是否有新的实验证据支持或反驳假设(影响 Evidence 和 Risk)
  • 将发现整合到后续评分中,若发现高度相似的已有工作需在 Novelty 说明中注明
Step 3:读取 DomainMaps 上下文
  1. 用 Read 打开 DomainMaps/_index.md,定位与该 idea 相关的 domain(依据 tags 或 hypothesis 中的关键词)。
  2. 用 Read 打开对应的 DomainMaps/{Name}.md,重点阅读:
  • Active Debates:领域当前争议(判断 Novelty 和 Impact)
  • Open Questions:未解决问题(判断 Impact 和 Evidence)
  • Key Methods / Baselines:主流方法(判断 Feasibility)

若找不到对应 domain 文件,跳过此步,并在评估记录中注明"DomainMaps 无对应条目,评估基于 Paper 笔记"。

Step 4:五维评估打分

综合前三步收集的信息,对以下五个维度分别给出 1-5 分和简要说明(1-3 句话):

Novelty(1-5)

评估 idea 与已有工作的差异化程度:

  • 5:核心方法/框架在 vault 中无先例,与相关论文有明确区分
  • 3:有新角度,但与已有工作重叠较多,需要进一步差异化
  • 1:与已有论文高度重复,几乎无新贡献
Feasibility(1-5)

评估当前资源条件(算力、数据、工程能力)下能否在合理时间内完成:

  • 5:可用已有工具/数据直接实现,技术路径清晰
  • 3:需要较大工程投入,但无不可逾越的障碍
  • 1:存在致命依赖(专有数据/硬件/外部合作),短期无法启动
Impact(1-5)

评估若实验成功,对领域的贡献和影响力:

  • 5:直接解决 DomainMaps Open Questions 或 Active Debates,有顶会潜力
  • 3:对领域有增量贡献,但非核心问题
  • 1:结论意义有限,受众极小
Risk(1-5,分越高风险越低)

列举 1-3 个主要失败模式,评估综合风险水平:

  • 5:假设有充分先验支持,失败模式已知且可控
  • 3:核心假设未经验证,存在中等概率的负面结果
  • 1:假设高度投机,现有证据薄弱,失败概率极高
Evidence(1-5)

评估当前支撑 hypothesis 的证据强度:

  • 5:相关论文或 ablation 直接佐证了核心假设
  • 3:有间接证据或类比支持,但无直接实验验证
  • 1:纯理论推测,vault 中无任何支撑证据

Verify

  • [ ] 5 个维度均有评分(1-5)和简要说明
  • [ ] Novelty line 已按格式输出(**Novelty**: X/5 — closest works: ...),closest works 引用指向 vault 中已有的 Paper 笔记
  • [ ] 总分已计算
  • [ ] Reasoning 已给出(2-4 句话)

Guard

  • 不修改 hypothesis:hypothesis 是 idea-generate 的职责范围,idea-evaluate 只读取不修改。
  • 评估必须基于可追溯证据:每个维度的说明必须能对应到 vault 中的具体笔记(Paper、DomainMaps、已有 Idea)。禁止凭空判断——若无足够证据支撑某维度评分,在说明中注明"证据不足,保守估计"。
  • 语言规范:中文正文 + 英文技术术语(模型名、方法名、benchmark 名保持英文,不翻译)。

Examples

示例:从文件路径评估 idea

/idea-evaluate --idea "[[Ideas/VLA-GoalConditionedRecovery.md]]"
  1. Read Idea 文件 → 提取信息
  2. Read 相关 Paper 笔记 → 确认 OpenVLA 和 RT-2 均无 recovery mechanism
  3. WebSearch "VLA goal-conditioned recovery" → 未发现高度相似工作,有 classical robotics recovery 文献佐证
  4. Read DomainMaps/VLA.md → Active Debates 包含 OOD 鲁棒性
  5. 五维评分:Novelty 4 + Feasibility 3 + Impact 4 + Risk 3 + Evidence 3 = 17/25
  6. Novelty line:**Novelty**: 4/5 — closest works: [[Papers/2403-OpenVLA]], [[Papers/2312-RT2]]
  7. Reasoning:方向有价值,Novelty 和 Impact 强,短板在 Feasibility(需构建 failure detection dataset)和 Evidence(VLA 场景无直接先验)
  8. Suggestions:先用现有 benchmark failure case 做 pilot experiment;调研 manipulation recovery 文献补充 Evidence

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.

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