> **Принцип:** Ошибка в EstimandOps = потерянный месяц. Ошибка в гипотезе = неверный эксперимент. > Сквозной цикл ловит эти ошибки на дешёвых этапах, не на дорогих. ``` Вопрос ↓ [Feasibility Gate] ↓ Step 0: EstimandOps — что именно измеряем и для кого ↓ estimand питает → Step 1: Поле — что уже сделано, пробелы ↓ пробелы питают → Step 2: Гипотеза — что проверяем (revival или новая) ↓ гипотеза питает → Step 3: Дизайн — как проверить (MCID, controls, power) ↓ ди...
Scanned 9/2/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add sergeeey/Claude-cod-top-2026 --skill research-pipeline --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Research Pipeline?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/sergeeey-research-pipeline)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
<!-- BSV — Brief Skill View | поиск: BSV
Скил : research-pipeline
TL;DR : Сквозной цикл исследования от вопроса до решения: EstimandOps → гипотеза → эксперимент → анализ → вывод
Вызов : /research-pipeline, исследовательский пайплайн, research pipeline, полный цикл исследования
НЕ для : Одиночного поиска по литературе (→ /literature-review), генерации гипотез без данных (→ /sci-hypothesis)
-->
---
name: research-pipeline
description: >
Сквозной цикл исследования от вопроса до вывода. Оркестрирует EstimandOps → hypothesis-revival →
literature-review → sci-hypothesis → experiment-design → анализ → FL decision. Каждый этап питается
результатом предыдущего — нить не обрывается. Применяй когда нужен полный исследовательский
маршрут, а не один шаг.
Triggers: /research-pipeline, исследовательский пайплайн, research pipeline, полный цикл исследования,
pipeline от вопроса до вывода, сквозное исследование.
[STATUS: active] [CONFIDENCE: high] [VERSION: 2.0.0]
allowed-tools: Read, Grep, Glob, WebSearch, Bash, Agent
version: "2.0.0"
---
# /research-pipeline — Сквозной исследовательский цикл
> **Принцип:** Ошибка в EstimandOps = потерянный месяц. Ошибка в гипотезе = неверный эксперимент.
> Сквозной цикл ловит эти ошибки на дешёвых этапах, не на дорогих.
```
Вопрос
↓
[Feasibility Gate]
↓
Step 0: EstimandOps — что именно измеряем и для кого
↓ estimand питает →
Step 1: Поле — что уже сделано, пробелы
↓ пробелы питают →
Step 2: Гипотеза — что проверяем (revival или новая)
↓ гипотеза питает →
Step 3: Дизайн — как проверить (MCID, controls, power)
↓ дизайн питает →
Step 4: Эксперимент — запуск и сбор данных
↓ данные питают →
Step 5: Анализ — статистика + evidence markers
↓ результат питает →
Step 6: Решение — promote / repeat / reject → null_results/ или paper-assembly
```
---
## Feasibility Gate
Три вопроса до старта:
```
1. Есть конкретный вопрос — не "расскажи о теме", а "X влияет на Y в популяции Z"?
→ НЕТ: сформулируй вопрос, только потом запускай
2. Есть ресурс на полный цикл (≥ несколько дней)?
→ НЕТ: возьми /sci-hypothesis (только гипотеза) или /literature-review (только обзор)
3. Вопрос уже не исследован нами?
→ Проверь: grep -i "keyword" null_results/INDEX.md && grep -i "keyword" parked/INDEX.md
→ НАЙДЕНО: прочти prior decision.md — новая попытка должна объяснять почему предыдущая провалилась
```
---
## Step 0 — EstimandOps (до всего остального)
**Обязателен.** Из `rules/estimand-ops.md`:
```
Тип вопроса: [ ] Descriptive [ ] Predictive [ ] Causal
Population: [кто именно, inclusion/exclusion criteria]
Intervention: [что именно — версия, конфиг, параметры]
Comparator: [с чем сравниваем]
Endpoint: [что измеряем — конкретно, с единицами]
MCID: [минимальное практически значимое изменение]
ICE: [intercurrent events — что делать с дропаутами]
```
**Жёсткое правило:** MCID определяется ДО просмотра данных. Если causal вопрос — обязателен DAG + 4 identifiability checks.
**Выход Step 0 → питает Step 1:** список ключевых терминов для поиска + тип estimand.
---
## Step 1 — Поле (что уже сделано)
Два источника параллельно:
### 1a. Наши null_results и parked (сначала)
```bash
grep -i "KEYWORD" null_results/INDEX.md
grep -i "KEYWORD" parked/INDEX.md
```
Если найдено → прочти `decision.md` того эксперимента. Новая попытка должна явно объяснить что изменилось.
### 1b. Литература (OpenAlex + Semantic Scholar)
**→ Делегируй `/literature-review`**
```bash
# OpenAlex: свежие работы по теме
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=KEYWORD&filter=publication_year:%3E2020&sort=cited_by_count:desc&per-page=10&select=id,title,publication_year,cited_by_count" \
| python -c "import json,sys; [print(w['publication_year'], w['cited_by_count'], w['title'][:80]) for w in json.load(sys.stdin).get('results',[])]"
```
### 1c. Sleeping beauties (→ /hypothesis-revival если застряли)
Если проблема известная но решений нет — запусти `/hypothesis-revival` для поиска забытых гипотез pre-2015.
**Выход Step 1 → питает Step 2:** карта пробелов + список кандидатных гипотез.
---
## Step 2 — Гипотеза
На основе пробелов из Step 1 сформулируй фальсифицируемую гипотезу.
**Формат (обязательный):**
```
Гипотеза: Если [условие], то [следствие], потому что [механизм].
Подтверждается если: [критерий — конкретный, измеримый]
Опровергается если: [критерий — конкретный, измеримый]
TOY_TEST_1DAY: [что можно запустить за 1 день чтобы проверить жизнеспособность]
```
Если не можешь сформулировать TOY_TEST_1DAY → гипотеза слишком абстрактная, вернись к Step 0.
**→ Делегируй `/sci-hypothesis`** для генерации вариантов, **→ `/hypothesis-arbiter`** для выбора между конкурирующими.
**Выход Step 2 → питает Step 3:** одна приоритетная гипотеза + критерии.
---
## Step 3 — Дизайн эксперимента
**→ Делегируй `/experiment-design`**
Минимум который должен быть определён:
```
Дизайн: [RCT / observational / simulation / литературный]
Controls: Позитивный: [known-good input]
Негативный: [known-bad input]
Baseline: [текущий показатель до вмешательства]
Sample size: [power analysis: n при α=0.05, power=0.80, MCID из Step 0]
Stopping rule: [когда останавливаем — заранее, не по результату]
```
**Выход Step 3 → питает Step 4:** готовый план с controls и baseline.
---
## Step 4 — Эксперимент
**→ Делегируй `/experiment-code`** для генерации кода.
Перед запуском:
```bash
# Зафиксировать baseline
echo '{"timestamp": "NOW", "baseline_metric": VALUE, "hypothesis": "..."}' > experiments/YYYYMMDD-slug/baselines/baseline.json
# Запустить позитивный control первым
# Если позитивный control не работает → STOP, проблема в тесте, не в гипотезе
```
**Выход Step 4 → питает Step 5:** `metrics/run.json` с сырыми результатами.
---
## Step 5 — Анализ
**→ Делегируй `/ab-test`** (если A/B) или **`/validate`** (если другой дизайн).
Обязательные маркеры на каждый claim:
- `[VERIFIED-REAL]` — результат из реальных данных с источником
- `[VERIFIED-SYNTHETIC]` — синтетические данные (только для unit tests, не для валидации гипотезы)
- `[INFERRED]` — вывод из результатов (с цепочкой рассуждений)
**Degeneracy-чек:** F1 > 0.95 или R² > 0.99 → первый вопрос "что вырождается?", не "как хорошо!"
**Skeptic-триггер:** если "все тесты прошли" или "100% успех" → обязательно `/skeptic` перед Step 6.
**Выход Step 5 → питает Step 6:** `result_summary.md` с evidence markers.
---
## Step 6 — Решение (FL decision)
Заполнить `experiments/YYYYMMDD-slug/decision.md`:
| Результат | Действие |
|---|---|
| Гипотеза подтверждена + MCID достигнут | **PROMOTE** → `/paper-assembly` или в production |
| Гипотеза подтверждена, MCID не достигнут | **REPEAT** с большей выборкой или другим дизайном |
| Гипотеза опровергнута | **REJECT** → `null_results/YYYYMMDD-slug.md` + `null_results/INDEX.md` |
| Результат неоднозначный | **ARCHIVE** → `parked/YYYYMMDD-slug.md` + условие для возврата |
**REJECT → обязательно:**
```bash
# Скопировать decision.md в null_results
cp experiments/YYYYMMDD-slug/decision.md null_results/YYYYMMDD-slug.md
# Добавить строку в INDEX
echo "| YYYYMMDD | $(date +%Y-%m-%d) | slug | REJECT | почему провалилось (10 слов) |" >> null_results/INDEX.md
```
**PROMOTE → если публикация:**
Обязателен **Submission Gate** из `rules/integrity.md` (4 проверки: skeptic + checklist + text↔figures + 24h cooling).
---
## Обязательный выход
```markdown
## Research Pipeline: [название]
Вопрос: [formulated question]
Estimand: [population / intervention / comparator / endpoint / MCID]
### Step 0: [тип вопроса + estimand]
### Step 1: [пробелы в поле + null_results check]
### Step 2: [гипотеза + TOY_TEST]
### Step 3: [дизайн + controls + baseline]
### Step 4: [результаты эксперимента]
### Step 5: [анализ с evidence markers]
### Step 6: [PROMOTE / REPEAT / REJECT / ARCHIVE + обоснование]
### Что этот результат НЕ означает:
1. [non-interpretation 1]
2. [non-interpretation 2]
3. [non-interpretation 3]
```
---
## Связанные скиллы (оркестрация)
| Step | Скилл |
|---|---|
| 0 | `estimand-ops` (rule) |
| 1 | `/literature-review`, `/hypothesis-revival` |
| 2 | `/sci-hypothesis`, `/hypothesis-arbiter` |
| 3 | `/experiment-design` |
| 4 | `/experiment-code` |
| 5 | `/ab-test`, `/validate`, `/skeptic` |
| 6 | `falsification-ladder` (rule), `/paper-assembly` (если PROMOTE) |
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!