# experiment-plan

Скилл превращает исследовательскую идею в план экспериментов с проверяемыми тезисами, абляциями и порядком запусков. Нужен перед реализацией и написанием статьи.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 544 установки · ★ 18090
- Автор: wanshuiyin
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/tree/HEAD/skills/experiment-plan/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-plan

## Что делает

\`experiment-plan` превращает уточнённое исследовательское предложение или идею метода в дорожную карту экспериментов. Он фиксирует основной и вспомогательный тезисы, формулирует анти-тезис и связывает каждый тезис с нужными доказательствами. В план входят главные результаты, проверка новизны, тест простоты метода и разбор неудач.

Скилл раскладывает работу на этапы: проверка пайплайна и метрик, воспроизведение базовых методов, запуск финального метода, решающие абляции и дополнительные проверки. Для каждого блока задаются датасет, сравниваемые системы, метрики, настройки, критерий успеха и трактовка отрицательного результата. Он может читать и редактировать файлы, выполнять команды через `Bash`, искать данные с `WebSearch` и `WebFetch`. Практический вывод простой: перед запуском стоит подготовить описание задачи и ограничений, потому что именно они определяют порядок экспериментов и бюджет.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill experiment-plan -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/experiment-plan/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/experiment-plan/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill experiment-plan -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/experiment-plan/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill experiment-plan -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/experiment-plan/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep experiment-plan
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/experiment-plan/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill experiment-plan -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --path skills/experiment-plan
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/experiment-plan/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill experiment-plan -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/tree/HEAD/skills/experiment-plan/SKILL.md

## Когда брать
- сформировать план экспериментов под тезисы статьи
- разделить главную идею и вспомогательный вклад
- собрать матрицу абляций и базовых методов
- задать порядок запусков и критерии остановки
- проверить, нужен ли компонент LLM, VLM, Diffusion или RL

## Примеры запросов агенту
- Составь подробный план экспериментов для этой исследовательской идеи: выдели главный тезис, абляции, базовые методы и порядок запусков.
- После `research-refine` подготовь план проверки метода с датасетами, метриками, бюджетом вычислений и критериями успеха.
- Разработай paper-ready валидацию для метода с компонентом LLM и укажи, какие эксперименты обязательны, а какие можно перенести в приложение.

## Похожие
- [experiment-code](https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-code.md) — скилл · 1600 установок
- [arize-experiment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/arize-experiment.md) — скилл · 1100 установок
- [experiment-tracking-swanlab](https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-tracking-swanlab.md) — скилл · 896 установок
- [measure-experiment-results](https://affpapa.org/nevibecode/skills/measure-experiment-results.md) — скилл · 742 установки
- [agent-observability-auto-experiment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-observability-auto-experiment.md) — скилл · 453 установки
- [experiment-pipeline](https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-pipeline.md) — скилл · 389 установок

Из того же набора: [wanshuiyin/auto-claude-code-research-in-sleep](https://affpapa.org/nevibecode/by/wanshuiyin/auto-claude-code-research-in-sleep.md) — 78 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md