research-loop is a Codex Skill for goal-driven research loops: frame a program, run one falsifiable trial at a time, verify against fixed metrics, record evidence, and inspect progress in a live local dashboard.
这个 Skill 把开放式优化任务拆成可审计的研究循环:
- 固定目标、范围、指标和验证命令。
- 每轮只验证一个假设。
- 只修改允许范围。
- 按证据做
keep / rollback / needs-review决策。 - 把每轮记录写入
.research/trials/。 - 用中文实时 dashboard 观察循环测试进度。
适合用于:
- 代码性能优化
- 机器学习实验
- RAG / prompt eval
- agent workflow 调优
- 数据管道或 benchmark 改进
research-loop/
SKILL.md
agents/openai.yaml
references/
program-contract.md
trial-record.md
scripts/
init_research_task.py
validate_research_task.py
run_eval_repeated.py
export_research_snapshot.py
serve_research_ui.py
tests/
test_research_loop.py
把 research-loop/ 复制到你的 Codex Skill 目录。
Windows 示例:
Copy-Item -Recurse .\research-loop $env:USERPROFILE\.agents\skills\research-loop -ForcemacOS / Linux 示例:
cp -R research-loop ~/.agents/skills/research-loop在目标项目中初始化研究任务:
python path/to/research-loop/scripts/init_research_task.py --root .填写 .research/program.md,至少定义:
- Goal
- Editable Scope
- Frozen Scope
- Primary Metric
- Guardrail Metrics
- Verification Commands
- Decision Rule
- Trial Budget
运行一轮实验后,把记录写入:
.research/trials/001/record.md
校验记录:
python path/to/research-loop/scripts/validate_research_task.py --root . --strict导出 snapshot:
python path/to/research-loop/scripts/export_research_snapshot.py --root .启动中文实时 dashboard:
python path/to/research-loop/scripts/serve_research_ui.py --root . --port 8765打开:
http://127.0.0.1:8765
dashboard 是只读本地监控端。
/api/snapshot每次请求都会从当前.research文件重建快照。/api/events使用 Server-Sent Events 推送变化。- 浏览器优先用
EventSource实时更新。 - 如果 SSE 不可用,前端会退回 2 秒轮询。
- 浏览器不会执行命令,也不会修改
.research文件。
当前没有使用 WebSocket。只有当未来需要从浏览器启动、停止、批准或修改研究任务时,才建议引入 WebSocket 或明确的控制 API。
本仓库测试只依赖 Python 标准库:
python -m unittest discover -s tests测试覆盖:
- Skill 脚本语法
.research初始化- trial record 校验
- snapshot 导出
- 中文 dashboard HTML
/api/snapshot/api/eventsSSE 实时更新
MIT