explore-code について
explore-code は Rigor Improve の実装を担うリーフスキルで、研究者の明示的な許可を得たうえで、独立したブランチまたはワークツリーにおいて範囲を限定した候補コード変更を行います。自由な書き換えよりも、ソースに基づくモジュール移植、バックボーン適応、LoRA やアダプタの挿入を優先します。結果は検証済みの貢献ではなく候補として記録されます。
主な機能
- 01独立したブランチまたはワークツリーでのコード変更
- 02ソースに基づくモジュール移植
- 03LoRA とアダプタの挿入
- 04科学的意義とロールバック手順の記録
- 05変更セットと比較レポートの出力
活用シーン
- 01既存モジュールをベースラインモデルに移植して候補実験を行う
- 02バックボーンを小規模に適応させる
- 03信頼できるベースラインに影響を与えず低リスクのモジュール組み合わせを試す
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/explore-codeを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
agents/openai.yamlreferences/explore-policy.mdscripts/plan_code_changes.pywrite_outputs.py詳細
explore-code
これを Rigor Improve の実装用リーフスキルとして使用します。互換性のため、インストールされるスラッグは引き続き explore-code です。
../ai-research-reproduction/references/agent-operating-principles.md にある共通の運用原則を使用してください。このスキルでは、実装の詳細を過度に規定せず、範囲を限定した候補コードの作業をガイドします。
適用する場合
- 研究者が、隔離されたブランチまたはワークツリーでの探索的なコード変更を明示的に許可した場合。
- ソースに基づくモジュールの移植、バックボーンの適応、LoRA またはアダプターの挿入、リスクの低いモジュールの組み合わせを行う場合。
- 要約レベルの記録で十分であり、結果が信頼できる結論ではなく候補である場合。
適用しない場合
- 信頼できるベースラインの作業、保守的なデバッグ、または通常の学習実行を依頼された場合。
- ユーザーが探索的な変更を明示的に許可していない場合。
- 大規模なリファクタリング、またはゼロからのアイデア実装を行う場合。
明確な境界
- このスキルが担当するのは、探索的なコード変更のみです。
- 作業を信頼できるベースラインから隔離してください。
- タスクが
current_researchの調整と探索的な実行の両方にまたがる場合は、代わりにai-research-exploreを使用してください。 - 実行を
minimal-run-and-auditまたはrun-trainに引き継ぐことができます。 - 自由形式の書き換えよりも、ソースに基づくコピーと最小限の適応を優先してください。
- 候補の変更に意義がある理由、ロールバックの方法、検証済みの貢献ではなく候補にとどまる理由を記録してください。
出力要件
explore_outputs/CHANGESET.mdexplore_outputs/SCIENTIFIC_CHANGELOG.mdexplore_outputs/COMPARABILITY_REPORT.mdexplore_outputs/TOP_RUNS.mdexplore_outputs/status.json
メモ
references/explore-policy.md、../ai-research-reproduction/references/research-rigor-principles.md、scripts/plan_code_changes.py、scripts/write_outputs.py を使用してください。
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