analyze-results について
JSONまたはCSV形式の実験結果を分析する研究スキルです。比較表を作成して統計的な傾向を調べ、観察結果から知見と次の実験案をまとめます。
主な機能
- 01JSON・CSV結果の検索
- 02変数比較表の作成
- 03ベースライン比の変化を算出
- 04複数シードの平均とばらつきを集計
- 05傾向と外れ値の特定
- 06次の実験案の提示
活用シーン
- 01モデルやハイパーパラメーターの実験比較
- 02シード間の再現性確認
- 03予想外の結果の調査
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/analyze-resultsを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
実験結果の分析
分析対象：$ARGUMENTS
ワークフロー
ステップ 1：結果の検索
関連する JSON／CSV の結果ファイルをすべて探します。
figures/、results/、またはプロジェクト固有の出力ディレクトリを確認します- JSON の結果を構造化データに解析します
ステップ 2：比較表の作成
結果を次の項目別に整理します。
- 独立変数：モデルの種類、ハイパーパラメーター、データ設定
- 従属変数：主要指標（例：パープレキシティ、精度、損失）、副次指標
- ベースラインとの差分：相対的な改善率を必ず計算します
ステップ 3：統計分析
- 複数のシードがある場合：平均値 ± 標準偏差を報告し、再現性を確認します
- パラメーターを変化させている場合：傾向（単調、U 字型、頭打ち）を特定します
- 外れ値や疑わしい結果に印を付けます
ステップ 4：知見の作成
各知見を次のように整理します。
- 観察：データが示していること（数値を含む）
- 解釈：その結果が生じた可能性のある理由
- 示唆：研究課題に対してこの結果が意味すること
- 次のステップ：解釈を検証する実験
ステップ 5：ドキュメントの更新
知見が重要な場合：
- プロジェクトのメモまたは実験レポートの更新を提案します
- 簡潔な知見の記述（1～2 文）を作成します
出力形式
必ず次の内容を含めてください。
- 生データ表
- 主な知見（番号付き、簡潔に）
- 提案する次の実験（該当する場合）
コメント
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