‹ 首页

nanoresearch-planning

@openraiser · 收录于 1 周前 · 上游提交 1 个月前

Produce an experiment blueprint from a research hypothesis

适合你,如果你需要从假设出发设计实验方案

/ 下载安装
nanoresearch-planning.skill双击,或拖进 Claude 桌面版 / Cowork,即完成安装↓ .skill↓ .zip
用别的 agent?下载 .zip 解压,把文件夹放进它的技能目录
Claude Code~/.claude/skills/(项目级 .claude/skills/)
Codex CLI~/.codex/skills/
Cursor自动读取上面两处目录
其他工具见其文档的「skills」目录;两个下载是同一份文件,只是名字不同
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add openraiser/nanoresearch/nanoresearch-planning
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- openraiser/nanoresearch/nanoresearch-planning
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify openraiser/nanoresearch/nanoresearch-planning
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
1491GitHub stars
~264上下文体积 · 单文件
镜像托管

怎么用

商店整理自技能原文 · 版本 7144364 · 表述以原文为准
它做什么

根据研究假设,自动生成详细的实验蓝图,包括数据集、基线方法、评估指标和消融实验设计。

什么时候触发

当用户提供研究假设并完成构思阶段后,需要制定实验方案时触发。

装好后可以这样说
技能将生成实验蓝图。
技能会推荐候选数据集。
技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 7144364

Planning Skill

Purpose

Take the selected hypothesis from ideation and produce a detailed experiment blueprint specifying datasets, baselines, evaluation metrics, and ablation groups.

Tools Required

None. This skill operates entirely through LLM reasoning over the ideation output.

Input
  • ideation_output: Path to papers/ideation_output.json produced by the ideation skill
Process
  1. Parse the selected hypothesis and supporting literature from the ideation output
  2. Identify candidate datasets that are publicly available and appropriate for validating the hypothesis
  3. Select 2-4 baseline methods from the surveyed literature for comparison
  4. Define primary and secondary evaluation metrics aligned with the hypothesis
  5. Design ablation groups that isolate each novel component of the proposed approach
  6. Estimate computational requirements and timeline for each experiment
  7. Compile everything into a structured experiment blueprint
Output

Produces papers/experiment_blueprint.json containing:

  • Selected hypothesis (carried forward)
  • Dataset specifications (name, source, splits, preprocessing steps)
  • Baseline methods with references
  • Evaluation metrics and success criteria
  • Ablation study design (groups, variables, expected outcomes)
  • Resource estimates and experiment schedule
按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

评论

登录即可评论;带「已验证安装」的,是发布者名下有本店的安装或持有记录。