Experiment Log Summarizer

summarize machine learning experiment logs in chinese when the input includes training logs, eval results, hyperparameter changes, user notes, or multiple runs and the user needs a grounded experiment summary, error analysis, best configuration recap, or a weekly update ready abstract.

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Experiment Log Summarizer

用这个 skill 整理实验日志、参数改动、训练结果和失败记录,输出中文实验总结。重点是区分证据与猜测,并把分散实验整理成可复盘的研究记录。

工作流

  1. 先把输入按实验轮次、配置、结果和备注拆开。
  2. 参考 references/experiment_template.md 汇总主要结论。
  3. 在需要失败归因或误差分析时,参考 references/error_analysis_template.md
  4. 输出完整实验总结,并附周报版摘要。

输入处理规则

  • 接收训练日志、eval 结果、参数表、用户备注和多轮实验对比。
  • 如果日志不完整,优先整理可确认事实,再列缺口。
  • 如果同一实验有多次重复运行,优先总结稳定趋势,不要被单次波动误导。

输出规则

  • 默认输出:
    • 本次实验目标
    • 做了哪些改动
    • 结果变化
    • 可能原因
    • 当前最佳配置
    • 失败实验总结
    • 下一步建议
    • 周报版摘要
  • “结果变化”只写有数字、日志或明确记录支撑的内容。
  • “可能原因”必须明确标为推测,不要伪装成已验证结论。

证据与表述约束

  • 明确区分:
    • 证据:日志、指标、配置表、用户明确说明
    • 推测:对涨跌原因的解释、潜在 bug 假设、过拟合猜测
  • 不要把失败实验简化成“无效”,要指出失败是因为假设错误、实现问题、数据问题还是评测问题。

何时读引用文件

  • 始终读取 references/experiment_template.md
  • 在需要拆失败原因、错误模式或后续验证动作时读取 references/error_analysis_template.md

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Frequently asked questions

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