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Ccdawn Research Rigor Review

skill-ccdawn-codex-skills-ccdawn-research-rigor-review · by CCDawn

Use when an AI/ML research result, baseline promotion, ablation conclusion, benchmark claim, paper claim, surprising finding, or high-cost next experiment needs an evidence-focused rigor review before it is accepted, generalized, published, or used to redirect the research program.

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✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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About

研究严谨性审查

目标

判断“现有证据到底允许我们说什么”,防止偶然涨分、评价泄漏、错误归因或过度外推进入 active baseline 和正式 claim。

本 skill 是关键结论的 gate,不是每条实验 lane 的固定尾声。普通候选由 ccdawn-score-loop 自行 gate;只有结论将影响研究方向、论文、发布或高成本投入时才触发。

BRT interface

  • Context Boundary: 待审结论、研究问题、baseline、实验协议、数据与 split、对照/消融、重复结果、artifact 和适用范围。
  • Output Contract: 按证据排序的 findings、允许表述、缺失证据、严谨性判定和最小补强动作。
  • Allowed Action: 只读审查证据并运行必要的低风险复核;未经授权不修改研究代码、metric、数据或 claim 来源。
  • Success Evidence: 可定位的命令、结果、表格、diff/config、统计信息、对照、复现记录和来源映射。
  • Stop Condition: 关键 artifact 缺失、baseline/协议无法确认、数据泄漏或评价漂移未排除、结果不可复现,或结论与证据对象不一致。
  • Route Out: 返回 ccdawn-ai-research-loop、返回 ccdawn-score-loop 补实验、路由确定性 bug owner、限定/接受结论,或 BLOCKED。

统一调用契约

  • 只处理 BRT interface 范围;不匹配时回 ccdawn-brt 或更具体 owner,复合任务不吞其他 owner。
  • 用户可见内容默认中文,完成只报状态、产出、证据和剩余风险;代码、命令、路径、错误原文、API/协议、skill 名和枚举保留原样;Route Out 仅以 BRT interface 为准,末行写 下一步建议:

触发闸门

满足任一条件才进行完整审查:

  • 候选准备晋升为 active baseline 或 best-known result;
  • 结论准备进入论文、报告、README、发布说明或对外宣传;
  • 结果反直觉、与先验冲突或将触发研究方向转向;
  • 下一步需要显著更多算力、数据、人工或外部提交机会;
  • 用户明确要求科研审查、证据审计或 claim 校准。

单次普通失败、低成本 smoke 或尚未形成结论的探索只做局部检查,不输出完整矩阵。

审查方法

先写出一个可审查句子:

在  下, 相比  产生 ,因此支持 。

然后只检查与当前 claim 有关的维度:

  1. 证据相关性:metric 和实验是否直接测量 claim,还是只使用 proxy。
  2. 可证伪性:是否存在能推翻解释的对照、消融或结果;失败条件是否预先明确。
  3. 范围校准:结论是否超出数据、seed、模型规模、任务、硬件或评价协议。
  4. 归因一致性:一个主要机制是否被隔离;是否混入数据、参数量、训练预算或实现差异。
  5. 探索完整性:负结果、异常值和冲突证据是否被保留;是否只报告赢家。
  6. 方法严谨性:baseline、split、泄漏、重复、方差、统计、复现和 artifact 是否足以支持风险等级。

无需机械输出六项。没有 finding 的维度一句结论即可;有问题时给出精确证据和影响。

严重度与判定

Findings 按影响排序:

  • P0 BLOCKER:证据无效或不可定位,例如泄漏、错误 metric、错误 baseline、结果无法复现。
  • P1 MAJOR:会改变 claim 或方向,例如缺关键对照、混杂变量、强 seed/split 敏感。
  • P2 LIMITATION:结论仍可保留但必须限定范围或降低置信度。
  • P3 IMPROVEMENT:不会改变当前结论的可选增强。

最终只给一个 verdict:

  • ACCEPT:证据足以支持当前窄 claim;
  • QUALIFY:保留结论,但必须收窄表述或明确限制;
  • REJECT:当前证据不支持该解释或晋升;
  • BLOCKED:缺少决定性 artifact,无法审查。

审查不以“测试通过”替代研究证据,也不因一个指标上涨默认 ACCEPT

最小补强原则

发现缺口后,只推荐最能改变 verdict 的动作:

  • 一个负对照或关键消融;
  • 一个独立 seed/split/规模复现;
  • baseline 与候选的协议一致性检查;
  • 重新解析原始 artifact;
  • 将 claim 收窄到已有证据真正覆盖的范围。

多个修复互相独立且当前契约允许时,可按依赖顺序连续完成,不要求用户逐项确认。超出写入范围时返回研究 owner 重新规划。

输出

用户可见输出默认中文,采用 code review 式 findings-first:

审查结论: ACCEPT / QUALIFY / REJECT / BLOCKED
关键发现:
- [P级] 发现、证据、对结论的影响
允许表述:
缺失证据:
最小补强动作:
路由出口:

没有实质 finding 时明确说明“未发现会改变结论的问题”,并列出剩余不确定性。正文末尾输出:下一步建议:

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.