ar-resume — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл возобновляет остановленный эксперимент autoresearch в Claude Code: находит нужную ветку git, загружает историю метрик и предлагает следующий шаг.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install autoresearch-agent@claude-code-skillsЧто делает ar-resume
Скилл восстанавливает контекст итераций autoresearch, если эксперимент был прерван или упёрся в лимит контекста. Если имя эксперимента не передано в команде, скрипт setup_experiment.py --list выводит список доступных запусков со статусами active, paused или done.
Далее агент переключается на ветку autoresearch/{domain}/{name}. Он читает config.cfg, стратегию в program.md, историю из results.tsv и последние 20 коммитов через git log --oneline -20. Пользователь получает сводку по метрикам, числу сохранённых и отклонённых попыток, а затем выбирает действие: одиночный шаг через /ar:ar-run, цикл через /ar:loop или просто просмотр данных.
Ставить этот скилл имеет смысл только вместе с рабочим процессом autoresearch. Без готовых конфигураций и структуры каталогов .autoresearch запускать его не для чего.
Какие задачи решает
- вернуться к прерванному эксперименту autoresearch
- переключиться на ветку эксперимента без ручного ввода git-команд
- проверить процент удачных и отклонённых итераций по results.tsv
- передать контекст обратно в одиночный запуск /ar:ar-run или цикл /ar:loop
Примеры запросов агенту
- /ar:ar-resume
- /ar:ar-resume engineering/api-speed
- возобнови эксперимент engineering/api-speed и покажи результаты
Как установить ar-resume
1Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills/plugin install autoresearch-agent@claude-code-skillsКоманда ставит плагин autoresearch-agent целиком, со всеми его скиллами
2Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill ar-resume -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ar-resume/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ar-resume/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/ar-resume/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ar-resume/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install alirezarezvani/claude-skills ar-resume2Вручную: положить файлы
.github/skills/ar-resume/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --path engineering/autoresearch-agent/skills/ar-resumeВручную: положить файлы
.devin/skills/ar-resume/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора349
Весь набор →Похожие
Вопросы о ar-resume
Как установить ar-resume в Claude Code?
Выполните команду /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, а затем установите пакет через /plugin install autoresearch-agent@claude-code-skills. Также работает прямая установка через npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill ar-resume -a claude-code.
Что делает скилл ar-resume?
Скилл находит нужный эксперимент, делает git checkout в его ветку, считывает метрики и выводит статистику попыток. После этого Claude Code предлагает продолжить цикл или выполнить одну итерацию.
Какие файлы ar-resume проверяет при запуске?
Он читает config.cfg, описание стратегии program.md и таблицу с историей results.tsv внутри папки .autoresearch/{domain}/{name}.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: "ar-resume"
description: "Resume a paused experiment. Checkout the experiment branch, read results history, continue iterating. Use when the user runs /ar:ar-resume or asks to pick up a previously started autoresearch experiment."
metadata:
command: /ar:ar-resume
---
# /ar:ar-resume — Resume Experiment
Resume a paused or context-limited experiment. Reads all history and continues where you left off.
## Usage
```
/ar:ar-resume # List experiments, let user pick
/ar:ar-resume engineering/api-speed # Resume specific experiment
```
## What It Does
### Step 1: List experiments if needed
If no experiment specified:
```bash
python {skill_path}/scripts/setup_experiment.py --list
```
Show status for each (active/paused/done based on results.tsv age). Let user pick.
### Step 2: Load full context
```bash
# Checkout the experiment branch
git checkout autoresearch/{domain}/{name}
# Read config
cat .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg
# Read strategy
cat .autoresearch/{domain}/{name}/program.md
# Read full results history
cat .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv
# Read recent git log for the branch
git log --oneline -20
```
### Step 3: Report current state
Summarize for the user:
```
Resuming: engineering/api-speed
Target: src/api/search.py
Metric: p50_ms (lower is better)
Experiments: 23 total — 8 kept, 12 discarded, 3 crashed
Best: 185ms (-42% from baseline of 320ms)
Last experiment: "added response caching" → KEEP (185ms)
Recent patterns:
- Caching changes: 3 kept, 1 discarded (consistently helpful)
- Algorithm changes: 2 discarded, 1 crashed (high risk, low reward so far)
- I/O optimization: 2 kept (promising direction)
```
### Step 4: Ask next action
```
How would you like to continue?
1. Single iteration (/ar:ar-run) — I'll make one change and evaluate
2. Start a loop (/ar:loop) — Autonomous with scheduled interval
3. Just show me the results — I'll review and decide
```
If the user picks loop, hand off to `/ar:loop` with the experiment pre-selected.
If single, hand off to `/ar:ar-run`.
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills