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name: "run" description: "Executar uma única iteração de experimento. Editar o arquivo alvo, avaliar, manter ou descartar." command: /ar:run agents:

• claude-code

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/ar:run — Iteração Única de Experimento

Executar exatamente UMA iteração de experimento: revisar histórico, decidir uma mudança, editar, fazer commit, avaliar.

Uso

/ar:run engineering/api-speed              # Executar uma iteração
/ar:run                                     # Listar experimentos, deixar usuário escolher

O Que Faz

Passo 1: Resolver experimento

Se nenhum experimento especificado, executar python {skill_path}/scripts/setup_experiment.py --list e pedir ao usuário para escolher.

Passo 2: Carregar contexto

# Ler configuração do experimento
cat .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg

# Ler estratégia e restrições
cat .autoresearch/{domain}/{name}/program.md

# Ler histórico do experimento
cat .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv

# Fazer checkout do branch do experimento
git checkout autoresearch/{domain}/{name}

Passo 3: Decidir o que tentar

Revisar results.tsv:

• Quais mudanças foram mantidas? Que padrão elas compartilham?
• O que foi descartado? Evitar repetir essas abordagens.
• O que travou? Entender o porquê.
• Quantas execuções até agora? (Escalar a estratégia de acordo)

Escalada de estratégia:

• Execuções 1-5: Frutos de baixo custo (melhorias óbvias)
• Execuções 6-15: Exploração sistemática (variar um parâmetro)
• Execuções 16-30: Mudanças estruturais (trocas de algoritmo)
• Execuções 30+: Experimentos radicais (abordagens completamente diferentes)

Passo 4: Fazer UMA mudança

Editar apenas o arquivo alvo especificado em config.cfg. Alterar uma coisa. Manter simples.

Passo 5: Commit e avaliar

git add {target}
git commit -m "experiment: {descrição curta do que mudou}"

python {skill_path}/scripts/run_experiment.py \
  --experiment {domain}/{name} --single

Passo 6: Reportar resultado

Ler a saída do script. Informar ao usuário:

• KEEP: "Melhoria! {metric}: {value} ({delta} do melhor anterior)"
• DISCARD: "Sem melhoria. {metric}: {value} vs melhor {best}. Revertido."
• CRASH: "Avaliação falhou: {reason}. Revertido."

Passo 7: Verificação de auto-melhoria

Após cada 10º experimento (verificar contagem de linhas do results.tsv), atualizar a seção de Estratégia do program.md com padrões aprendidos.

Regras

• UMA mudança por iteração. Não mude 5 coisas de uma vez.
• NUNCA modificar o avaliador (evaluate.py). É a verdade fundamental.
• Simplicidade vence. Igual desempenho com código mais simples é uma melhoria.
• Sem novas dependências.