使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/wanshuiyin/auto-claude-code-research-in-sleep --skill analyze-results開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
Analyze Experiment Results
Analyze: $ARGUMENTS
Workflow
Step 1: Locate Results
Find all relevant JSON/CSV result files:
- Check
figures/,results/, or project-specific output directories - Parse JSON results into structured data
Step 2: Build Comparison Table
Organize results by:
- Independent variables: model type, hyperparameters, data config
- Dependent variables: primary metric (e.g., perplexity, accuracy, loss), secondary metrics
- Delta vs baseline: always compute relative improvement
Step 3: Statistical Analysis
- If multiple seeds: report mean +/- std, check reproducibility
- If sweeping a parameter: identify trends (monotonic, U-shaped, plateau)
- Flag outliers or suspicious results
Step 4: Generate Insights
For each finding, structure as:
- Observation: what the data shows (with numbers)
- Interpretation: why this might be happening
- Implication: what this means for the research question
- Next step: what experiment would test the interpretation
Step 5: Update Documentation
If findings are significant:
- Propose updates to project notes or experiment reports
- Draft a concise finding statement (1-2 sentences)
Output Format
Always include:
- Raw data table
- Key findings (numbered, concise)
- Suggested next experiments (if any)
