ml-autoresearch - 以分析为先的自主机器学习研究循环
运行自主机器学习研究循环，分析每次实验、实施一个基于证据的改动，并可选择以科学文献为依据。
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更新于: 2026-10-08能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 解析实验绑定配置
- 每轮运行一次实验
- 分析模型行为
- 用文献支持改动
- 记录实验结果
- 保留或恢复改动
- 持续运行至中断
输入
- 项目源文件
- 训练配置
- 运行命令
- 标量指标
- 指标方向
- 可编辑文件列表
- 迭代策略
- 时间或轮次限制
- 文献开关
- 研究领域
- 用户确认
输出
- 解析后的 loop.run.yaml
- 实验结果台账
- 分析计划文件
- 分析结果产物
- 代码快照
- Git 分支或提交
- 文献发现台账
- 更新后的实验状态
要求
- Python 3.9 或更高版本
- 工作目录写入权限
- 可运行的机器学习实验
- 可度量的标量指标
- 启用文献模式时需要 literature-search 技能