resume

/ar:resume — 実験を再開

一時停止中またはコンテキスト制限に達した実験を再開します。履歴全体を読み込み、中断したところから続行します。

使い方

/ar:resume                                  # List experiments, let user pick
/ar:resume engineering/api-speed            # Resume specific experiment

処理内容

ステップ 1：必要に応じて実験を一覧表示

実験が指定されていない場合：

python {skill_path}/scripts/setup_experiment.py --list

それぞれのステータス（results.tsv の経過時間に基づくアクティブ／一時停止／完了）を表示します。ユーザーに選択してもらいます。

ステップ 2：コンテキスト全体を読み込む

# Checkout the experiment branch
git checkout autoresearch/{domain}/{name}

# Read config
cat .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg

# Read strategy
cat .autoresearch/{domain}/{name}/program.md

# Read full results history
cat .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv

# Read recent git log for the branch
git log --oneline -20

ステップ 3：現在の状態を報告

ユーザーに以下を要約します：

Resuming: engineering/api-speed
  Target: src/api/search.py
  Metric: p50_ms (lower is better)
  Experiments: 23 total — 8 kept, 12 discarded, 3 crashed
  Best: 185ms (-42% from baseline of 320ms)
  Last experiment: "added response caching" → KEEP (185ms)

  Recent patterns:
  - Caching changes: 3 kept, 1 discarded (consistently helpful)
  - Algorithm changes: 2 discarded, 1 crashed (high risk, low reward so far)
  - I/O optimization: 2 kept (promising direction)

ステップ 4：次のアクションを尋ねる

How would you like to continue?
  1. Single iteration (/ar:run)  — I'll make one change and evaluate
  2. Start a loop (/ar:loop)     — Autonomous with scheduled interval
  3. Just show me the results    — I'll review and decide

ユーザーがループを選んだ場合、実験を選択済みの状態で /ar:loop に引き継ぎます。 単一実行を選んだ場合は、/ar:run に引き継ぎます。