NanoResearch Experiment Skeleton
Transforme un blueprint d'expérience JSON en un squelette d'entraînement/évaluation/ablation ML multi-modules exécutable.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Lit un papers/experiment_blueprint.json (jeux de données, bases de référence, métriques, groupes d'ablation) et échafaude un projet experiments/ avec des données, des modèles, l'entraînement, l'évaluation, des configurations YAML par ablation et un point d'entrée run.py. Se déclenche lorsque vous demandez d'échafauder ou de générer du code à partir d'un blueprint ou d'un plan d'expérience ML.
Rapport de test
Fourni un blueprint réel de lissage d'étiquettes CIFAR-10 avec un balayage eps à quatre valeurs : la compétence a produit 11 fichiers à travers data/models/training/evaluation/configs plus un YAML par valeur d'ablation, les deux métriques demandées (précision et erreur de calibration attendue), l'arrêt précoce et le checkpointing, tout le parsing Python et tout le YAML valide. La référence sans compétence a regroupé le balayage en un seul flag CLI et a entièrement abandonné la métrique de calibration.
Testé le: 2026-07-24 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch mkdir -p ~/.claude/skills cd NanoResearch && cp -r skills/nanoresearch-experiment ~/.claude/skills/nanoresearch-experiment
Commandes et exemples de prompts
/nanoresearch-experimentTransforme un blueprint d'expérience JSON en un squelette d'entraînement/évaluation/ablation ML multi-modules exécutable.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
Scaffold an ML experiment project from this blueprint JSONGenerate training and eval code for my ablation groupsBuild the experiments skeleton from experiment_blueprint.json