ar-status — скилл для Claude Code: дашборд экспериментов autoresearch
Показывает результаты экспериментов autoresearch, активные циклы и прогресс. Пригодится, когда прогонов много и надо понять, что уже сработало.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install autoresearch-agent@claude-code-skillsЧто делает ar-status
Скилл собирает сводку по всем экспериментам: сколько прогонов, сколько результатов оставлено, лучший показатель, изменение и статус. Источник данных — скрипт log_results.py, который вызывается с флагом --dashboard. Рядом с каждым экспериментом скилл смотрит файл .autoresearch/{domain}/{name}/loop.json и, если тот есть, дописывает строку про активный цикл: интервал, cron ID и дату старта.
Можно смотреть не всё сразу, а по частям. --domain engineering покажет эксперименты одной области, а имя вида engineering/api-speed — детали одного прогона. Для выгрузки есть --format markdown и --format csv вместе с --output {file}.
Скилл работает на Python, потому что вся логика лежит в scripts/log_results.py. Если интерпретатор не настроен, команда просто не выполнится — это первое, что стоит проверить перед установкой. Данные берутся из каталога .autoresearch, поэтому в проекте без запущенных экспериментов дашборд будет пустым.
Какие задачи решает
- увидеть, какие эксперименты ещё идут, а какие уже завершены
- сравнить лучший результат с исходным по каждому прогону
- проверить, запущен ли цикл и с каким интервалом
- выгрузить сводку в CSV для таблицы
- посмотреть все эксперименты одной области за раз
Примеры запросов агенту
- /ar:ar-status
- /ar:ar-status engineering/api-speed
- /ar:ar-status --domain engineering --format markdown
Как установить ar-status
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-status -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ar-status/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ar-status/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/ar-status/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ar-status/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install alirezarezvani/claude-skills ar-status2Вручную: положить файлы
.github/skills/ar-status/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --path engineering/autoresearch-agent/skills/ar-statusВручную: положить файлы
.devin/skills/ar-status/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о ar-status
Как установить ar-status в Claude?
Через маркетплейс: сначала /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, затем /plugin install autoresearch-agent@claude-code-skills.
Что делает ar-status?
Показывает дашборд экспериментов autoresearch: прогоны, оставленные результаты, лучший показатель и статус. Для каждого эксперимента дополнительно выводит состояние активного цикла.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Python для запуска scripts/log_results.py и каталог .autoresearch с данными экспериментов. Без них дашборд окажется пустым.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: "ar-status"
description: "Show experiment dashboard with results, active loops, and progress. Use when the user runs /ar:ar-status or asks how an autoresearch experiment is going."
metadata:
command: /ar:ar-status
---
# /ar:ar-status — Experiment Dashboard
Show experiment results, active loops, and progress across all experiments.
## Usage
```
/ar:ar-status # Full dashboard
/ar:ar-status engineering/api-speed # Single experiment detail
/ar:ar-status --domain engineering # All experiments in a domain
/ar:ar-status --format markdown # Export as markdown
/ar:ar-status --format csv --output results.csv # Export as CSV
```
## What It Does
### Single experiment
```bash
python {skill_path}/scripts/log_results.py --experiment {domain}/{name}
```
Also check for active loop:
```bash
cat .autoresearch/{domain}/{name}/loop.json 2>/dev/null
```
If loop.json exists, show:
```
Active loop: every {interval} (cron ID: {id}, started: {date})
```
### Domain view
```bash
python {skill_path}/scripts/log_results.py --domain {domain}
```
### Full dashboard
```bash
python {skill_path}/scripts/log_results.py --dashboard
```
For each experiment, also check for loop.json and show loop status.
### Export
```bash
# CSV
python {skill_path}/scripts/log_results.py --dashboard --format csv --output {file}
# Markdown
python {skill_path}/scripts/log_results.py --dashboard --format markdown --output {file}
```
## Output Example
```
DOMAIN EXPERIMENT RUNS KEPT BEST CHANGE STATUS LOOP
engineering api-speed 47 14 185ms -76.9% active every 1h
engineering bundle-size 23 8 412KB -58.3% paused —
marketing medium-ctr 31 11 8.4/10 +68.0% active daily
prompts support-tone 15 6 82/100 +46.4% done —
```
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills