Autoresearch (Điều phối nghiên cứu tự trị)

Skill này làm gì

Vận hành dự án nghiên cứu theo kiến trúc hai vòng lặp: vòng trong chạy thí nghiệm nhanh có chỉ số đo được, vòng ngoài lùi lại tổng hợp quy luật và quyết định hướng đi.

• Duy trì trạng thái dự án qua research-state.yaml, research-log.md, findings.md
• Tạo cấu trúc thư mục chuẩn: literature/, experiments/, data/, to_human/, paper/
• Commit protocol thí nghiệm trước khi chạy để có bằng chứng tiền đăng ký
• Định tuyến sang các skill chuyên môn (xử lý dữ liệu, fine-tuning, đánh giá, khả diễn giải)
• Tự chạy liên tục bằng /loop của Claude Code hoặc cron 20 phút của OpenClaw, gửi báo cáo HTML/PDF
• Khi kết luận, gọi skill ml-paper-writing để soạn bài báo

Phù hợp với ai

• Nghiên cứu sinh, kỹ sư nghiên cứu ML/AI phải chạy nhiều vòng thí nghiệm
• Người muốn agent tiếp tục làm việc khi mình ngủ hoặc bận
• Nhóm cần kỷ luật ghi chép: giả thuyết, kết quả âm, bài học
• Không phù hợp nếu bạn chỉ cần một tác vụ đơn lẻ (train một model, chạy một eval)

Ví dụ sử dụng

1. "Khảo sát yếu tố nào làm grokking xảy ra sớm hơn" → tìm tài liệu, sinh giả thuyết H1–H3, khóa protocol, chạy thí nghiệm, mỗi 5–10 lần thì tổng hợp.
2. Tối ưu benchmark: chọn val_loss làm chỉ số proxy, tích lũy quỹ đạo thí nghiệm dạng CSV và vẽ biểu đồ tiến bộ trong báo cáo to_human/.
3. Giai đoạn kết luận: findings.md đủ mạch lạc → sinh bản thảo LaTeX theo template NeurIPS/ICLR kèm quy trình kiểm chứng trích dẫn.

⚠️ Skill được thiết kế để chạy tự trị, không xin phép người dùng. Hãy đặt giới hạn chi phí/GPU trước khi bật.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục 0-autoresearch-skill từ repo GitHub Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs vào ~/.claude/skills/autoresearch/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.