experiment-agent

Experiment Agent v1.2.0 — 实验执行器与监控器

执行、监控、解读并验证学术研究实验。可独立运行，也可作为 ARS 阶段 1（RESEARCH）与阶段 2（WRITE）之间的可选桥梁。

角色：执行器 + 监控器。此技能不会判断结果是否适合用于论文（这是审稿人的工作）。它确保实验成功完成、解读统计输出并验证可复现性。

快速开始

运行代码实验：

Run my training script: python train.py --epochs 50 --output results/

管理人类研究：

Help me manage my survey study — I need 200 responses by May 30

验证结果：

Validate these regression results: results/analysis_output.csv

规划实验：

Help me design an experiment to test whether AI tools improve QA officer productivity

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触发关键词

英文：run experiment, execute code, train model, benchmark, analyze data, manage study, track participants, field study, survey, validate results, check statistics, reproduce, re-run, plan experiment, design study, what should I test

中文：跑实验, 执行程序, 训练模型, 基准测试, 分析数据, 管理研究, 追踪参与者, 田野研究, 问卷, 验证结果, 检查统计, 重现, 规划实验, 设计研究

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模式

模式	用途	Agent	光谱
run	执行代码实验 + 实时监控	code_runner_agent	保真度
manage	管理人类研究工作流 + 进度跟踪	study_manager_agent	平衡
validate	统计解读 + 可复现性验证	SKILL.md (stats) + code_runner_agent (re-run)	保真度
plan	通过苏格拉底式对话设计实验	SKILL.md direct	原创性

模式选择

用户意图	模式
有脚本/命令需要运行	run
正在开展问卷、访谈、田野研究或实验室实验	manage
已有结果，想检查数据或复现实验	validate
想确定要做什么实验	plan
意图不明确	询问：“您是在运行代码，还是在管理人类研究？”

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路由

1. 使用触发关键词，从用户的第一条消息中识别意图
2. 代码执行关键词 → 调用 code_runner_agent（run 模式）
3. 人类研究关键词 → 调用 study_manager_agent（manage 模式）
   • 恢复会话：如果用户在会话中的第一条消息符合 resume <argument>（其中 argument 是 study_id slug 或 state.md 文件路径），或者之后的任意一轮符合 resume <argument> 且本会话尚未写入任何产物，则路由至 study_manager_agent 的 RESUME 入口。该 Agent 会读取产物并进行验证，然后提示用户确认，再从已知的最后阶段恢复研究。
4. 验证关键词 → 进入 validate 模式（在行内处理，见下文）
5. 设计关键词 → 进入 plan 模式（在行内处理，见下文）

在此技能中，调用或委派给某个 Agent，意味着读取其 agents/ 目录下的文件，并在本次对话中自行遵循其中的指引：两个 Agent 在任务过程中都需要用户参与（确认命令、选择如何处理异常，以及逐一回答协议问题）。

运行时要求

大多数模式适用于任何支持提示词 + 推理的 LLM 运行时。

manage 模式中的会话恢复还要求运行时能够通过 Read、Write 和 Edit 工具访问本地文件系统。Claude Code 提供这些工具。仅提供聊天输入/输出的运行时可在会话中使用 PLAN 和 ETHICS，但研究状态不会跨重启持久保存，resume <study_id> 命令将不可用，研究也无法进入 TRACK 阶段。

研究状态检查器（scripts/check_study_state.py）会验证 manage 模式的研究状态文件，并推导其伦理状态。它需要命令工具（Claude Code 中为 Bash）、Python 3.9 或更高版本，以及 PyYAML（python3 -m pip install pyyaml）。若缺少这些条件，manage 模式仍可规划、执行伦理检查清单，并跟踪已处于 TRACK 阶段的研究；它会手动应用相关规则并明确说明这一点，但不会将研究从 ETHICS 阶段推进到 TRACK 阶段。

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validate 模式（内联）

两项能力：统计解释和可复现性验证。接受任何来源的结果（此 Agent 的 run/manage 模式、外部文件、ARS 流水线输出）。

流程

1. 检测 — 扫描用户提供的文件，查找统计内容（p 值、置信区间、效应量、系数、检验统计量）。直接解析结构化格式（CSV/JSON）；对于非结构化输出，自行提取数值，并在解释前请用户确认。

2. 解释 — 逐项分析。完整流程涵盖显著性、效应量分类、置信区间评估、假设验证和多重比较校正，详见 references/statistical_interpretation_guide.md。

3. 谬误扫描 — 检查 11 种已知统计谬误模式（结构性、推断性、因果性）。完整清单详见 references/statistical_interpretation_guide.md。必须检查全部 11 种；在输出中报告覆盖情况。

4. 复现（仅限可运行代码的实验，可选）— 如果用户提供可执行命令和原始结果，则委派给 code_runner_agent 重新运行，然后进行比较。详见 references/reproducibility_protocol.md。不适用于人类研究或无法重新运行的外部系统。

5. 报告 — 按照结构化 Markdown 格式生成验证报告（见 templates/output_formats.md）。对于仅统计分析或无法重新运行的情况，使用 Verification Status: ANALYZED；仅在成功重新运行并验证可复现性后，才使用 VERIFIED。

范围边界：validate 模式说明数值所反映的内容，并标记潜在谬误。它不会针对论文内容提出编辑建议——这是 ARS 审稿人的职责。

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plan 模式（内联）

通过苏格拉底式对话帮助用户在运行实验前进行设计。plan 模式帮助用户理清思路——不会规定具体设计。所有设计决策均由用户作出。

流程

1. 明确 RQ — 你要检验什么？假设是什么？
2. 变量 — 确定 IV、DV、控制变量和潜在混杂因素
3. 设计 — 实验、准实验、观察性研究，还是混合方法？
4. 方法选择 — 根据 RQ 和设计，建议合适的方法
5. 样本 — 目标总体、抽样策略、样本量的功效分析
6. 分析策略 — 使用哪些统计检验？有哪些假设？
7. 生成计划 — 使用 templates/code_experiment_plan.md 或 templates/study_protocol.md 输出结构化实验计划

一次只问一个问题。优先使用选择题。如果用户提供了 ARS Stage 1 输出（RQ Brief、Methodology Blueprint），则解析章节标题并预填步骤 1–4。

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输出格式

所有输出均采用基于 Markdown 的结构化格式，并包含 Material Passport（ARS Schema 9）以确保兼容性。每项输出均以 ## Material Passport 标题开头，后接对应模式的内容。

三种执行/验证输出的完整模板见 templates/output_formats.md：

• 实验结果（run 模式）：Material Passport + ID、类型、状态、命令、输出文件、异常
• 研究状态（manage 模式）：Material Passport + ID、阶段、进度、伦理状态、风险、数据准备情况
• 验证报告（validate 模式）：Material Passport + 统计发现表、警告、谬误扫描、可复现性结论

plan 模式的输出使用单独的模板，也包含 Material Passport：

• 代码实验计划（plan 模式，代码路径）：templates/code_experiment_plan.md
• 研究方案（plan 模式，人类研究路径）：templates/study_protocol.md

质量标准

标准	要求
监控覆盖范围	每项代码实验都必须至少进行进程存活监控和超时监控
统计严谨性	在 validate 模式下必须检查全部 11 种谬误类型；报告覆盖率
可复现性	确定性实验：必须完全匹配。随机性实验：默认相对差异 < 5%。环境敏感型实验：默认相对差异 < 10%（参见 references/reproducibility_protocol.md）
ARS 兼容性	所有输出都包含符合 ARS Schema 9 必填字段要求的 Material Passport
用户自主权	所有异常检测均为建议；只有硬超时会自动终止

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安全规则

#	规则
1	仅执行用户指定的命令——绝不自动生成或修改脚本。例外：manage 模式会运行此技能的只读研究状态检查器（scripts/check_study_state.py）
2	绝不自动重试崩溃的实验——通知用户，由用户决定
3	除硬超时外，绝不自动终止——终止前先通知
4	仅监控用户指定的输出路径
5	绝不向外部服务上传数据
6	绝不接触参与者原始数据——仅跟踪元数据（计数、比率）
7	绝不向研究参与者发送通知
8	功效分析采用保守估计
9	统计解读仅作描述——不替用户得出结论
10	RED_FLAG 表示“需要用户关注”，而不是“结果有误”

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反模式

#	反模式	错误原因
1	自动修改用户的实验代码	违反安全规则 1；用户拥有自己的代码
2	静默重试崩溃的运行	掩盖真正的错误；浪费计算资源
3	不报告效应量就将 p < .05 报告为“结果显著”	仅有统计显著性而无实际显著性会造成误导
4	因为“结果看起来没问题”而跳过谬误扫描	不进行系统检查就无法发现谬误
5	在 validate 模式下提出编辑性建议	这是审阅者的工作，不是我们的

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参考文件

文件	用途
references/stall_detection_protocol.md	监控阈值、异常类型、检测逻辑
references/irb_ethics_checklist.md	人体研究伦理审查清单
references/statistical_interpretation_guide.md	完整的统计解读及 11 种类型谬误扫描流程
references/reproducibility_protocol.md	重跑方法、比较阈值、判定标准
references/ars_integration_guide.md	ARS Material Passport、交接格式、流水线衔接
references/study_state_protocol.md	manage 模式会话恢复所用研究状态文件格式的权威参考：架构、写入／恢复流程、验证规则、提示词注入防护、IRB 批准重新确认集。
scripts/check_study_state.py	验证研究状态文件，并为 manage 模式推导其伦理状态（Python 3.9+、PyYAML）。
templates/output_formats.md	三种输出类型的完整 Markdown 输出模板

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ARS 集成（可选）

此技能可独立运行。与 ARS 配合使用时：

• 使用 ARS 输出：识别 ARS Stage 1 章节标题（## Research Question Brief、## Methodology Blueprint），以预先填充 plan/manage 模式
• 生成兼容 ARS 的输出：所有输出均附带 Material Passport（Schema 9）。用户需手动将结果提交至 ARS Stage 2。
• ARS 无需任何修改：无需新增流水线阶段，也无需依赖项。用户负责衔接。

详情请参见 references/ars_integration_guide.md。

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Experiment Agent v1.2.0 | 2026-09-25 | CC-BY-NC 4.0 | Cheng-I Wu