ablation-planner（Ablation Planner（アブレーション計画））

このSkillでできること

✓主結果と研究上の主張を踏まえ、査読者の疑問に答えるアブレーションを設計する
✓コンポーネント除去・置換、ハイパーパラメータ感度、設計比較を整理する
✓各実験の検証対象、期待結果、優先度、実行順を構造化する
✓計算資源、コード変更、依存関係を確認し、実行計画をレビューする

使い方

STEP 1

主結果がresult-to-claimでyesまたはpartialとなっているか、またはアブレーション計画が明示的に求められていることを確認する

STEP 2

手法、既存結果、主張、利用可能な計算資源をプロジェクト資料から整理する

STEP 3

計画をコンポーネント・ハイパーパラメータ・設計選択の区分でまとめ、各項目に検証対象と期待結果を付ける

STEP 4

計算予算と実装負荷を確認し、必要に応じて優先度の低い実験の削減案を再検討する

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git
bash Auto-claude-code-research-in-sleep/tools/install_aris.sh ~/your-project   # symlinks ARIS skills into <project>/.claude/skills/
cd Auto-claude-code-research-in-sleep && git pull
bash tools/smart_update.sh --apply   # updates safe skills, flags your personal customizations
bash tools/install_aris_codex.sh ~/your-codex-project
cd Auto-claude-code-research-in-sleep && git pull
bash tools/install_aris_codex.sh ~/your-codex-project --reconcile
bash tools/smart_update_codex.sh --local ~/.codex/skills
bash tools/smart_update_codex.sh --local ~/.codex/skills --apply
npm install -g @openai/codex && codex login       # one-time ChatGPT login; the reviewer model comes from ~/.codex/config.toml
claude mcp add codex -s user -- python3 "$(pwd)/Auto-claude-code-research-in-sleep/mcp-servers/codex-exec/server.py"
cd Auto-claude-code-research-in-sleep && git pull   # brings mcp-servers/codex-exec/ (git pull is enough; smart_update only syncs skills)
claude mcp remove codex -s user
claude mcp add codex -s user -- python3 "$(pwd)/mcp-servers/codex-exec/server.py"
claude
> /idea-discovery "your research direction"  # Workflow 1 — be specific! not "NLP" but "factorized gap in discrete diffusion LMs"
> /experiment-bridge                         # Workflow 1.5 — have a plan? implement + deploy + collect results
> /aut

mkdir -p .claude .aris/meta tools/meta_opt
cp Auto-claude-code-research-in-sleep/templates/claude-hooks/meta_logging.json .claude/settings.json
cp Auto-claude-code-research-in-sleep/tools/meta_opt/*.sh tools/meta_opt/
chmod +x tools/meta_opt/*.sh
claude

pip install deepxiv-sdk

pip install exa-py
export EXA_API_KEY=your-key-here

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

主結果で支持された主張を踏まえ、査読者が確認しそうな点を検証するアブレーション計画を作成してください。各実験の検証対象、重要性がある場合の期待結果、優先度、実行順、概算計算量を示してください。

出力例を見る

## Ablation Plan

### Component Ablations
| # | Name | What It Tests | Expected If Matters | Priority |
|---|---|---|---|---|
| 1 | remove module X | Xの寄与 | 指標Yが低下 | 1 |

### Coverage Assessment
これらの実験が回答する査読者の疑問を整理します。

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり

Shellコマンド実行明確な記述なし

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み検出あり

ネットワークアクセス検出あり

認証情報明確な記述なし

検出根拠を見る

file_write: /.claude/skills/ # (prefer a global install instead? cp -r Auto-claude-code-research-in-sleep/skills/* ~/.claude/skills/) # (don't need all 83? --
network: kills — project-local symlinks (recommended) git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git bash Auto-claude-code-researc
network: * ([guide](docs/integrations/ZOTERO.md)): [zotero-mcp](https://github.com/54yyyu/zotero-mcp), [Zotero](https://www.zotero.org/). **Obsidian** ([guide](do

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