AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/explore-run

explore-run

Навык explore-run для проведения ограниченных исследовательских запусков (валидация на подмножестве, быстрые эксперименты) в репозиториях deep learning. Используйте только при явном разрешении исследователя, избегая оркестрации end-to-end или проверки SOTA.

lllllllama official Данные ★ 496

Что делает навык

Навык explore-run предназначен для проведения ограниченных исследовательских запусков (валидация на подмножестве, быстрые эксперименты) в репозиториях deep learning. Он используется для ранжирования кандидатов по результатам выполнения, а не для сертификации доверенного успеха или оркестрации end-to-end.

Когда применять

  • Явное разрешение исследователя на проведение исследовательских запусков.
  • Валидация на подмножестве данных или короткие циклы обучения (short-cycle training probe).
  • Параллельный поиск (batch sweep) или быстрые испытания transfer-learning.
  • Поиск свободных GPU (idle-GPU search).
  • Задачи, требующие ранжирования кандидатов, а не консервативной проверки.

Как работает

  1. Определить допустимость применения навыка: убедиться в наличии явного разрешения исследователя и отсутствии задач по настройке репозитория или отладке.
  2. Сформировать план кандидатов, используя variant_axes, subset_sizes, short_run_steps и selection_weights для оценки cost, success_rate и expected_gain.
  3. Применить обрезку бюджета через max_variants и max_short_cycle_runs, отдавая предпочтение проверкам на малых подмножествах.
  4. Запланировать выполнение, при необходимости передав фактический запуск команд в minimal-run-and-audit или run-train, изолируя состояние эксперимента от базовой версии.
  5. Собрать результаты, пометив их как ограниченное доказательство (bounded evidence), и учесть, что сравнение может быть несправедливым.
  6. Сгенерировать выходные файлы в explore_outputs/: CHANGESET.md, SCIENTIFIC_CHANGELOG.md, COMPARABILITY_REPORT.md, TOP_RUNS.md и status.json.

Примеры запросов агенту

Проведи быстрый исследовательский запуск на подмножестве данных для проверки гипотезы, используя параметры из variant_axes.
Запланируй batch sweep для поиска оптимальных гиперпараметров с ранжированием кандидатов по cost и expected_gain.
Выполни короткую тренировочную проверку (short-cycle training probe) для оценки потенциала модели без полной валидации.

Что понадобится

  • Явное разрешение исследователя на исследовательские запуски.
  • Доступ к файлам ../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md и scripts/plan_variants.py.
  • Возможность передачи выполнения в minimal-run-and-audit или run-train.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «lllllllama-explore-run» из репозитория: # https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r lllllllama-explore-run/ ~/.claude/skills/lllllllama-explore-run/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.

explore-run — навык для AI | AIKraft