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exp-probe

exp-probe

github.com/brilliantroughデータ・データベース1060 回インストール2 日前に更新
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exp-probe について

exp-probeは、設定確認や異常の再現など、単一の実験上の問いに低コストで答える研究者向けのエージェントスキルです。実際の実行経路を使い、測定の意味を変えずに規模を縮小して、観察結果とコストを記録します。

主な機能

  1. 01答える問いを一つに定める
  2. 02測定の意味を変えずサンプル数やステップを削減
  3. 03実際のエントリーポイントとフラグで実行
  4. 04環境を事前確認し空きデバイスを選択
  5. 05設定・観察・終了状態・コストを記録

活用シーン

  1. 01設定が利用可能なメモリに収まるか確認
  2. 02NaN異常が再現するか検証
  3. 03不足しているベースライン値を測定

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://github.com/brilliantrough/agent-skills --skill exp-probe

インストール後、Claude Code で/exp-probeを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Exp Probe:必要なら一度だけ質問 → 実行 → 記録 → 1行で報告

プローブは、1つの質問に低コストで答えるためにあります。正直さ以外は、すべて最小限にします。

  • まず、質問を1つに絞ります(「設定Xはメモリに収まるか」「このNaNは再現するか」「不足しているアンカー値は何か」など)。質問を言葉にできないなら、これはプローブではありません。
  • 意味を歪めずに縮小します。 サンプル数やステップ数は減らしても、測定対象の意味(シーケンス長、バッチの意味、dtype)は変えません。報告時には、何をどのように縮小したかを正確に明記します。
  • 実際のエントリーポイントを再現します。 プローブは、書き換えた即席の経路ではなく、実行時と同じランチャー/フラグ(例:事前チェックモード)を通して実行します。実際の経路を迂回するプローブでは、その経路について何も証明できません。プローブのコードは、プロジェクトのスクラッチ/実験領域にプローブごとに分離して置き、すべての研究コードと同じルール、つまり防御的プログラミングをしないことに従います。コードは最小限にし、実際のエラーはそのまま終了させます。環境の障害(デバイスの競合、ディスク容量不足など)は環境の問題として診断し、回避するためのパッチは当てません。
  • 低コストでも事前チェックを行います。 実行時と同じ手順で一度だけ確認します。環境が有効であること、そしてプラットフォーム独自のツール(nvidia-smi、npu-smi、mthreads-smi、…)で稼働中のデバイスを確認し、空いているデバイスを選んで、プラットフォームの可視デバイス用変数を通じて明示的に指定すること(デフォルトは使いません)。誰かが使っているデバイスをプローブが使えば、その人の実行もあなたの実行も無駄になります。
  • プローブは低コストであることが前提なので、実行完了までその場で待つのが通常です。プローブの実行に時間がかかる場合(フルサイズモデルの健全性チェック、遅いデータセットなど)は、ターンを保留せず、exp-batch と同じ委譲パターン、つまりバックグラウンドで起動して later で再開します。
  • ユーザーへの質問は最大1つまでで、質問自体が曖昧な場合に限ります。計画書や、何度も質問を重ねること、サブエージェントは不要です。
  • キャンペーンから見つけられる場所に記録します。 プロジェクトのルールに従ったスクラッチ領域に、設定、観測結果、終了ステータスを記録します。プローブの回答によってキャンペーンのセルを除外できる場合、その主張と根拠をキャンペーンの除外記録に残し、影響するセルを明記します。
  • 1行で報告します。 質問、観測した回答、コスト、そして何が可能になったか、または何を除外できたかを記します。回答が「不明/結論不能」の場合はそう伝え、次に行う最小のプローブを提案します。黙ってバッチへ格上げしてはいけません。

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