실험 설계 방법론

무엇을 해주나

• 연구 질문과 가설, 종속·독립 변수, 베이스라인을 먼저 명확히 정리하도록 유도합니다.
• 한 번에 하나의 변수만 바꾸는 애블레이션 원칙을 강제하고, 고정 설정·예상 결과까지 표 형태로 정리합니다.
• 요인 수에 따라 완전요인설계 / 순차 제거 / 라틴 방격 중 적절한 실험 매트릭스를 제안하고 총 실행 횟수를 계산합니다.
• GPU 시간, API 비용, 실제 소요 시간, 체크포인트 저장 용량을 추정하고 예산 초과 시 우선순위를 제안합니다.
• 프로젝트의 기존 설정 파일 포맷(YAML/JSON/TOML)과 wandb·tensorboard 연동 방식을 읽어 맞춘 config 스텁과 실행 스크립트를 만들어 줍니다.
• 실행 전에 비교 지표, 유의성 검정, 실패 런 처리, 시각화까지 포함한 분석 계획을 확정합니다.

이런 분께 추천

• 논문·사내 리포트를 위해 애블레이션 스터디를 설계해야 하는 ML/DL 연구자
• 모델 실험이 중구난방으로 늘어나 재현성과 비용 관리가 어려운 팀
• 제한된 GPU 예산 안에서 실험 우선순위를 정해야 하는 대학원생·엔지니어

활용 예시

1. "손실 함수(CE/focal/VAR)와 학습률을 비교하는 애블레이션을 설계해줘" → 런 ID별 실험 매트릭스 표 + 고정 설정 + 예상 결과 생성
2. "이 실험 전부 돌리면 GPU 몇 시간 걸려?" → 총 런 수 × 런당 시간 계산, 저장 용량·API 비용 추정, 예산 초과 시 축소안 제시
3. "베이스라인부터 순서대로 돌릴 스크립트 만들어줘" → 의존성 순서대로 정렬된 배치 실행 스크립트와 체크포인트 전략 제안

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/fcakyon/labrat/HEAD/plugin/skills/experiment-design/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 fcakyon/labrat 의 plugin/skills/experiment-design 폴더를 내 ~/.claude/skills/fcakyon-experiment-design/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.