orchestrator

Experiment Planning Orchestrator

Role

本 skill 是 experiment-planning-suite 的 P4 workflow conductor。它要先读项目已有材料，判断入口模式，再按参考工作流程组织子 skill。它不直接跑实验、不创建 TASK-EXP-*，也不把机器判定契约塞进人读报告正文。

Method-call

/experiment-planning-orchestrator(
  project_root?,
  materials?,
  target_level?,
  route_mode?: idea-only|topic-ready|benchmark-driven|halfway-salvage|auto,
  output_root = knowledge/experiment-plan/
) -> experiment_planning_package

Reference Workflow

先参考 ../../references/workflow-profile.md，但 workflow 本身以本节为准。

0. Scope project and output root
1. Scan existing materials
2. Route mode
3. research-claim-snapshot
4. evidence-chain-planner
5. baseline-ablation-designer
6. figure-table-planner
7. feasibility-salvage-gate
8. req-experiment-handoff

Step 0: Scope Project and Output Root

默认在当前项目根写：

knowledge/experiment-plan/

如果当前目录不是用户项目，先用用户给的路径或最近的项目根。规划资产不能混进 knowledge/tasks/；执行任务交给后续 req-suite。

Step 1: Scan Existing Materials

先读项目已有材料，再问缺口。优先级：

1. knowledge/experiment-plan/ 已有草案或历史规划。
2. knowledge/project-specs/、knowledge/TASKS.md、knowledge/tasks/ 中的研究目标和边界。
3. knowledge/paper-positioning/、P2/P3 标杆拆解、topic、storyline、fit 结果。
4. knowledge/literature/、references.md、文献综述和目标期刊信息。
5. results/、experiments/、logs/、screenshots/、代码 README、现有图表。
6. 用户当轮提供的方向、方法、资源、期刊等级、已有结果。

不要把缺失的 P2/P3 当作立即阻塞；先标 unknown 或 low-confidence，再给最低补救方案。

Step 2: Route Mode

Signal	Mode	Next posture
只有方向和大概方法	idea-only	先生成 research claim snapshot，约束最小可验证贡献。
有研究问题/创新点	topic-ready	直接构建 claim-evidence map 和 experiment matrix。
有标杆实验模板	benchmark-driven	迁移标杆实验模块，分出必做/可选/投稿增强。
已有结果或做一半	halfway-salvage	先判断现有证据能支撑什么级别，再做补救规划。

Step 3: Snapshot

调用 experiment-planning-suite:research-claim-snapshot。输出：

• research-claim-snapshot.md
• paper-level-assessment.md

必须包含当前计划预计支撑的论文级别：

coursework | bachelor-thesis | master-thesis | cn-general | cn-core | sci-low | sci-mid | sci-high

Step 4: Evidence Chain

调用 experiment-planning-suite:evidence-chain-planner。输出：

• claim-evidence-map.md
• experiment-matrix.md
• machine/verifier-contracts.yaml

每条 claim 必须绑定实验、指标、成功/失败判定和失败动作。

Step 5: Baseline and Ablation

调用 experiment-planning-suite:baseline-ablation-designer。输出：

• baseline-ablation-plan.md
• machine/stop-conditions.yaml

必须区分：

• 最低可交付 baseline
• 投稿级强 baseline

Step 6: Figure, Table, Screenshot Evidence

调用 experiment-planning-suite:figure-table-planner。输出：

• figure-table-plan.md
• data-schema/metrics-table.schema.md
• data-schema/figure-data-fields.md
• data-schema/screenshot-evidence-schema.md

每张图/表/截图必须写清：结构、数据字段、caption、论文位置、证明哪一句 claim。

Step 7: Feasibility and Salvage

调用 experiment-planning-suite:feasibility-salvage-gate。输出：

• feasibility-salvage-plan.md
• machine/experiment-artifacts.schema.json

如果证据弱，输出 low-confidence 加最低补救方案。补救方向优先是论文策略：收窄场景、换指标、换贡献角度、补关键资源，而不是无止境调参。

Step 8: Req Handoff

调用 experiment-planning-suite:req-experiment-handoff。输出：

• req-handoff.md

该文件必须包含可复制给 req-suite 的下一棒 prompt，用于生成 TASK-EXP-*。

Output Contract

route_mode: <idea-only|topic-ready|benchmark-driven|halfway-salvage>
output_root: knowledge/experiment-plan/
current_support_level: <paper-level-band>
confidence: high|medium|low
written_files: <expected file list or existing file list>
next_skill: experiment-planning-suite:<child-skill>
req_ready: yes|no|partial

Negative Boundary

• P2/P3 论文定位、标杆拆解和 storyline 定型优先走 paper-positioning-suite。
• 文献综述正文走 literature-review-suite。
• 真正跑实验、建任务、调度执行走 req-suite。
• 学术图像生成走 academic-figure-suite:orchestra，本 plugin 只规划图表。

本 skill 的 deletion-spec

• 触发删除条件：当 plugin-native routing 能稳定识别 P4 入口模式并按完整 workflow 调用子 skill 时，本 orchestrator 可下线。
• 禁用方式：删除 plugins/experiment-planning-suite/skills/orchestrator/，bump plugin 版本，刷新 marketplace/cache。
• 卸载清单：同步检查 README.md、.claude-plugin/plugin.json、.codex-plugin/plugin.json、plugins/registry.json 和任何引用 experiment-planning-suite:orchestrator 的 prompt-core 路由。