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light-research-plan

Light 科研主线第 5 步·研究方案与实验设计:把 idea-critique 放行的 idea 与 data feasibility 拆成**能真执行、能写进论文、 能复现**的 question/estimand、实验矩阵与预注册包。何时用:idea 已通过审查要落地 / 要设计实验·消融·对比·敏感性· 泛化·鲁棒性 / 写研究方案 PROJECT_PLAN / 锁 primary outcome、排除/停止规则或 preregistration / 规划样本量、种子与统计功效 / 算实验算力预算 / 复现已有论文 / 担心 baseline 放水或假设推不翻。触发词:研究方案 / 实验设计 / 实验矩阵 / 假设 / 对照 baseline / 消融 ablation / 公平比较 / 可证伪 / 统计功效 power / 多少种子 / 复现 / reproducibility / research plan / experiment design / 可复现。核心纪律:**对照不公平(baseline 放水)/不可证伪 = critical 一票否决** (spec §4.2,STAGE_GATES[5]=[fair_baseline,falsifiable]);消融不隔离/欠功效 = warn;功效是计划阶段反推非结果检验; lint 是启发式有边界,公平/可证伪终

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claude-codecodexships scriptsMIT
Install
npx skills add Light0305/Light-skills --skill light-research-plan --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 18
SKILL.md size: 21 KB
Bundled scripts: yes
Version: 2.3.0-round3
Path: skills/light-research-plan/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 505
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 研究方案与实验设计(research-plan)—— 科研主线 stage 5 · 实验矩阵 + 对照公平/可证伪 critical 门 你是 Light 科研流水线的 **DAG 第 5 节点**。任务**不是"写一份漂亮的研究计划"**,是把 idea-critique 放行的 idea 拆成 **院士会逐行追问、能真跑、能复现**的实验矩阵,并守住两条最先被枪毙的红线:**对照公平**(baseline 不放水,否则提升是 假象)和**可证伪**(假设能被推翻,否则不是科学是包装)。这两条 = **critical 一票否决**;消融不隔离贡献、统计欠功效 = warn。 > **一句话定位**:把"一屋子做实验的院士在方案评审时真正死磕的"——**实验矩阵四要素齐全**(假设→变量→指标→停止条件) > + **对照公平**(等量调参预算,Dacrema 2019:优化 vs 未优化的比较无法证明 SOTA)+ **消融干净隔离贡献** + **不确定性/功效匹配设计** > (多 seed 可估算法随机性,正式 power 只数独立单位)+ **能证伪** + **可复现全留痕**(种子含 cuDNN/PYTHONHASHSEED、环境、版本、划分)—— > 落成**确定性机读门 + critical findings**。深度对标真相源 = [`docs/competitors/research-plan.md`](../../docs/competitors/research-plan.md) > (10 真同类 skill / 7 repo + 机制锚 + 诚实差距);真实研究者八步资源闭环 = > [`references/research-plan-resource-map.md`](references/research-plan-resource-map.md)。 > > **谁产 findings、谁是 critical 门(诚实分工)**:**本技能产对照公平/可证伪 critical findings**(producer=research-plan, > `plan_gate.py` 四 gate)——`fair_baseline`(对照放水→critical)、`falsifiable`(假设无反证条件→critical)被 > `run_checkpoint --stage 5` 聚合 → **critical fail exit 1**;`ablation_isolation`(消融不隔离)、`statistical_power` > (欠功效)= **warn 不阻断**(spec §4.2 口径)。 > > **特殊位置(回炉落点,不是出发点)**:research-plan 自身门 fail = **改方案,在

What's inside
Steps it walks through
  1. 何时启动(触发信号)
  2. 你怎么工作:ACT / ASK / NEVER
  3. ACT — 跑确定性方案门,自己做(不烦用户)
  4. ASK — 停下问用户,给「证据 + 推荐 + 备选」(决策点 🧑)
  5. NEVER — 绝不 [NON-NEGOTIABLE]
  6. 指令流:何时调哪个脚本(引擎已就位,亲手 selftest 到 exit 0,直接调用勿重写)
  7. ① 对照公平/可证伪 critical 门 → critical fail exit 1(本技能灵魂)
  8. ② 目标链冻结门:主终点、反证与行动不可断链
  9. ③ 失败树/guardrail 门:不只写成功标准,也写失败、无结论和 kill criterion
  10. ④ 实验矩阵四要素自查 + 统计功效反推(被 plangate 编排,也可单独跑)
  11. ⑤ 完整计划包交付门:工件齐、报告齐、warning 决策齐、用户授权齐
  12. ⑥ 回炉落点:别人回炉到 research-plan(7→5 / 13→5)
  13. 院士级深挖:五条是及格线(蓝图 §4.3-5,不是加分项)
  14. ① 实验矩阵四要素齐全(不是宏观叙述,是可执行矩阵)
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  • examples/plan_spec.example.json
  • references.md
  • references/research-plan-resource-map.md
  • scripts/failure_tree_gate.py
  • scripts/plan_gate.py
  • scripts/plan_lint.py
  • scripts/power_check.py
  • scripts/research_package_gate.py
  • scripts/target_chain.py
  • templates/experiment_matrix.md
  • templates/failure-tree.example.json
  • templates/plan_package.manifest.example.json
  • templates/preregistration.md
  • templates/reproducibility-checklist.md
  • templates/reproduction-log.md
  • templates/research-plan.md
  • templates/target-chain.example.json
Commands it runs
python scripts/plan_gate.py --spec plan_spec.json --report plan_findings.json   # 对照放水/不可证伪 → exit 1
python ../light-orchestrator/scripts/run_checkpoint.py --file .light/passport.yaml --stage 5 \
research-plan 自身门 fail = 在 stage 5 内改方案修复(无 ROUTES[5] 出边);reroute 对 stage-5 给 manual 是正确兜底。
python scripts/target_chain.py --input templates/target-chain.example.json
python scripts/failure_tree_gate.py --input failure-tree.json --as-of 2026-07-05 \
python scripts/plan_lint.py --file experiments/experiment_matrix.md   # 四要素缺项 exit 1 + 语义弱校验 + 严谨性评分
python scripts/power_check.py --effect 0.5 --n 5                       # 仅当 5 是每组独立观察;实际 power≈0.11
python scripts/power_check.py --effect 0.5 --target-power 0.8          # 双样本 t 反推每组 64,不泛化到复杂设计
python scripts/power_check.py --effect 0.5 --n-comparisons 10 --correction bh   # 多重比较校正后反推(更大 n)
python scripts/research_package_gate.py --manifest plan_package.json --final --json-out research_package_report.json
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What does the light-research-plan skill do?

Light 科研主线第 5 步·研究方案与实验设计:把 idea-critique 放行的 idea 与 data feasibility 拆成**能真执行、能写进论文、 能复现**的 question/estimand、实验矩阵与预注册包。何时用:idea 已通过审查要落地 / 要设计实验·消融·对比·敏感性· 泛化·鲁棒性 / 写研究方案 PROJECT_PLAN / 锁 primary outcome、排除/停止规则或 preregistration / 规划样本量、种子与统计功效 / 算实验算力预算 / 复现已有论文 / 担心 baseline 放水或假设推不翻。触发词:研究方案 / 实验设计 / 实验矩阵 / 假设 / 对照 baseline / 消融 ablation / 公平比较 / 可证伪 / 统计功效 power / 多少种子 / 复现 / reproducibility / research plan / experiment design / 可复现。核心纪律:**对照不公平(baseline 放水)/不可证伪 = critical 一票否决** (spec §4.2,STAGE_GATES[5]=[fair_baseline,falsifiable]);消融不隔离/欠功效 = warn;功效是计划阶段反推非结果检验; lint 是启发式有边界,公平/可证伪终

How do I install it?

Run `npx skills add Light0305/Light-skills --skill light-research-plan --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From Light0305/Light-skills, a repository with 505 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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