命令与交互

AutoResearch 围绕自然对话设计。你可以用斜杠命令精确控制，用魔法关键词激活执行模式，也可以直接用自然语言描述需求。编排器理解这三种方式，并分发给合适的 Agent 执行。

斜杠命令

斜杠命令提供明确、可预测的系统控制。

命令	作用
/research init <name> <desc>	创建新研究项目，指定名称和描述
/status	显示当前项目阶段、gate 配置和最近任务
/gate	查看所有阶段的 gate 配置
/gate auto	所有阶段设为全自动
/gate human	所有阶段需要人工审批
/gate default	恢复默认 gate 配置
/gate <stage> <type>	修改特定阶段的 gate（如 /gate training auto）

命令在编排器会话中运行

所有命令都发给编排器（主 Claude Code 会话）。编排器负责解析并分发给对应的 Agent。你不需要直接和 Agent 对话。

/research init

在 ~/Claude/Harness/ 下创建项目目录结构，初始化 pipeline.yaml，进入 idle 状态。编排器准备好接收你的研究方向。

/research init sparse-moe "Sparse MoE training efficiency"

/status

打印当前项目的快照，随时了解项目进度。

> /status
Project: sparse-moe
Stage: training
Gate config: ideation=human, design=human, training=auto, ...
Active: exp-003 training on ic2 (step 45000/100000, loss 2.31)
Last event: CronCreate patrol — all healthy (12 min ago)

/gate

Gate 控制每个阶段需要多少人工参与。你可以随时修改，即使在流水线运行过程中。

/gate                        # 查看所有 gate
/gate auto                   # 全部自动
/gate human                  # 全部需要审批
/gate default                # 恢复默认
/gate implementation auto-judge   # 只改这个阶段

魔法关键词

直接在对话中输入这些关键词来激活执行模式。它们是正交的——可以自由组合。

关键词	效果
autopilot	自动推进流水线阶段，仅在 gate 处暂停
ralph	在当前阶段内循环执行直到完成
ultrawork	并行执行多个独立任务
cancelomc	停止当前活动模式

在关键词后添加描述

你可以在关键词后附加描述，帮助系统理解"完成"意味着什么。这对 ralph 和 autopilot 尤其有用。

autopilot: 从 ideation 做到论文初稿
ralph: 训练 ResNet-50 直到 top-1 超过 76%
ultrawork: 并行跑 ablation A/B/C

autopilot

驱动流水线跨阶段前进。在每个阶段边界，编排器检查 gate：

• human gate → 暂停等待你确认
• auto-judge gate → Judge 评估并决定
• auto gate → 直接继续

Autopilot 不会跳过 gate。它只是省去你在每个阶段后手动输入"下一步"。

ralph

取名自"再来一遍"的理念。Ralph 在当前阶段内进入紧凑循环：

1. 执行任务
2. 评估结果（通过 Judge 或自检）
3. 如果没完成，修复问题，回到第 1 步
4. 如果完成，退出循环

Ralph 非常适合迭代型任务：训练直到指标达标、修改论文直到审稿通过、修复代码直到测试全绿。

ultrawork

生成多个并行 Agent 处理独立任务。编排器拆分工作，分配给不同 Agent，全部完成后汇总结果。

非常适合消融实验、并行文献搜索、同时运行多个实验。

cancelomc

紧急刹车。停止当前活动模式（autopilot、ralph 或 ultrawork），回到手动控制。正在执行的 Agent 会优雅地完成当前步骤。

自然语言

你不需要记命令。直接描述你想做的事——编排器会把你的意图映射到正确的操作。

你说的话	系统做的事
"新建研究项目，方向是 sparse MoE"	创建项目，进入 IDEATION 阶段
"搜一下 MoE 训练效率的最新论文"	派遣 Scout（Gemini）搜索文献
"选第三个 idea"	选定 idea，推进阶段
"开始训练"	派遣 Coder 启动训练
"写论文"	派遣 Writer，携带干净上下文
"停一下，learning rate 太大了"	中断当前任务，你接管控制

中英文混用没问题

编排器处理中文、英文和混合输入。用你觉得自然的语言就好。

使用场景

场景 1：早上交互式选题

你有一个模糊的方向，想交互式探索。把 gate 设为 human，保持在回路中。

> cd ~/Claude/Harness && mkdir sparse-moe && cd sparse-moe
> /research init sparse-moe "Sparse MoE training efficiency"
  → Project initialized. Stage: idle

> 搜索 MoE 训练效率相关的最新工作
  → scout (Gemini) searching...
  → 5 candidate ideas proposed
  → judge (Codex) evaluating in parallel...
  → Results ready. Here are the 5 ideas with scores...

> 第三个不错，选这个
  → idea-003 selected, scout finding baseline...
  → Baseline found: "EfficientMoE" (NeurIPS 2025, code: github.com/xxx)

> /gate default
  → Gates set to default configuration

> 确认 baseline，开始设计实验
  → scout digesting baseline paper...
  → planner designing experiment...
  → Experiment plan ready. Please review...

早上适合协作

选题阶段，你的领域专长加上系统的广度，比任何一方单独行动都能产出更好的 idea。保持参与。

场景 2：晚上自动过夜

实验设计已审核通过。把 gate 设为 auto，让系统在你睡觉时工作。

> /gate auto
  → All gates set to auto

> autopilot: 实现代码、跑训练、分析结果
  → Entering autopilot mode...
  → [coder implementing...]
  → [coder launching training...]
  → [Phase 1 active watch... stable after 15 min]
  → [Phase 2 CronCreate patrol...]
  → Telegram: "Training complete. Results: 78.3% top-1 (baseline 76.0%)"
  → Telegram: "Judge verdict: PASS. Claims supported."

早上记得查看

Autopilot 在 human gate 和错误超过重试上限时会暂停。起床后跑 /status 看看进展。

场景 3：随时介入

你可以随时插手，即使在 autopilot 运行中。人工输入始终优先于所有自动化决策。

> 停一下，learning rate 改成 1e-4 重跑
  → Interrupting... coder adjusting params...

> /gate human
  → All gates set to human. Full manual control.

> /status
  → Project: sparse-moe
  → Stage: training
  → Gate config: all human
  → Active: exp-003 training on ic2

你始终拥有最高权限

系统会暂停，吸收你的输入，然后继续。不会丢失任何工作。你可以在任何粒度、任何时间点在手动和自动控制之间切换。

场景 4：Ralph 修改论文

用 ralph 循环修改论文，直到三模型审稿全部通过。

> ralph: 修改论文直到三模型审稿全通过
  → [writer revising based on review comments...]
  → [three-model re-review...]
  → [2 issues remain, writer fixing...]
  → [three-model re-review...]
  → [All three reviewers: PASS]
  → Ralph complete.

Ralph 根据你提供的描述自动判断何时结束循环。在这个例子中，"完成"意味着三个模型审稿人全部返回 PASS。

场景 5：Ultrawork 并行消融实验

用 ultrawork 同时运行独立实验。

> ultrawork: 并行跑 ablation A(去掉attention) B(去掉routing) C(去掉loss term)
  → Spawning 3 parallel coder agents...
  → [coder-A running ablation A...]
  → [coder-B running ablation B...]
  → [coder-C running ablation C...]
  → All 3 ablations complete. Results collected.

每个消融实验在独立的工作空间中运行。所有 Agent 完成后汇总结果。

默认 Gate 配置

默认配置在安全和自动化之间取得平衡。关键决策节点需要人工输入；日常执行自动化。

ideation: human          # 必须确认 idea 选择
baseline-digestion: auto # Scout 消化文献，无需审批
design: human            # 必须审核实验设计
implementation: auto-judge
training: auto-judge
analysis: human          # 必须确认 claims
writing: auto-judge
review: human            # 必须批准提交

推荐的渐进路线

随着对系统的信任度提高，逐步开放 gate：

1. 第一个项目 — 全部 human。学习系统的运作方式。
2. 第二个项目 — implementation 和 analysis 设为 auto-judge。
3. 成熟工作流 — training 设为 auto，implementation/analysis 设为 auto-judge。
4. 永远不要把 ideation 设为 auto — 你的研究品味是最宝贵的输入。

组合模式

三种执行模式是正交的。组合使用以获得不同级别的自动化：

组合	行为
仅 autopilot	推进阶段，每个任务单 Agent
autopilot + ralph	推进阶段，阶段内自动修复错误
autopilot + ultrawork	推进阶段，可能时并行执行
三者全开	最大自动化——并行执行、自动修复、自动推进
全不开	完全手动——你指挥每一步

从保守开始

先只用 ralph（阶段内循环，但手动推进阶段）。熟悉后加 autopilot。最后加 ultrawork，等你信任系统能管理并行工作负载时再用。

速查卡片

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  斜杠命令                                           │
│  /research init <name> <desc>   创建项目             │
│  /status                        当前状态             │
│  /gate [auto|human|default]     Gate 控制            │
│  /gate <stage> <type>           单阶段 gate          │
│                                                     │
│  魔法关键词                                          │
│  autopilot [: 描述]    自动推进阶段                   │
│  ralph [: 描述]        循环直到完成                   │
│  ultrawork [: 描述]    并行执行                       │
│  cancelomc             停止当前模式                   │
│                                                     │
│  自然语言                                            │
│  直接描述你想做的事。系统会搞定剩下的。                  │
│  中英文混用都可以。                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

下一步

• 快速上手 — 完整项目流程演示
• 研究状态 — 理解状态文件结构
• 流水线概览 — 七个阶段详解
• 监控系统 — 训练监控详解