Research Pipeline

• 研究の方向性やトピックがあり、システムに実行可能なアイデアの自律的な発見、実験の実装、レビュー可能な論文草稿の作成を行わせたい — 「フルパイプライン」のユースケース。
• 複数シードのGPU実験を夜間に実行し、手動介入なしに自動レビューされた結果を翌朝確認したい。
• ランク付けされたアイデア、実験ログ、レビュー履歴、LaTeXソースをすべて一つの統合された出力としてまとめた、エンドツーエンドで再現可能な研究成果物が必要。
• 特定の学会（ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、ACLなど）をターゲットにしており、パイプラインに学会フォーマットのPDFを自動的に作成・コンパイルさせたい。

• 1つのステージだけを単独で必要とする場合（例：アイデアの発見のみ、実験の実行のみ、または論文執筆のみ）— 代わりに個別のスキル（/idea-discovery、/run-experiment、/paper-writing）を直接呼び出してください。
• GPUリソースやリモートサーバーが設定されていない場合、ステージ3〜4には実験デプロイのインフラが必要です。
• 研究において論文執筆前に手動での図の作成が必要な場合 — Research Pipeline は一時停止して待機するため、スケジュールにこの点を考慮してください。

ワークフロー1（/idea-discovery）、ワークフロー2（/run-experiment + /auto-review-loop）、およびオプションのワークフロー3（/paper-writing）を順番にオーケストレーションします。各ワークフローは自己完結型の出力ファイルを生成するため、任意の段階で確認または再開することができます。

AUTO_PROCEED=true はランキング上位のアイデアを自動的に選択し、待機せずに処理を続行します。AUTO_PROCEED=false の場合は、ゲート1でユーザーの明示的な確認を待って一時停止します。HUMAN_CHECKPOINT=true を設定すると、各ラウンド終了後にレビュースコアが表示され、ループが続行される前にカスタムの修正指示を入力することができます。

自動レビューループは3つの敵対的レベルをサポートしています：medium（標準レビュー）、hard（レビュアーのメモリ＋ディベートプロトコル）、nightmare（GPTがcodex exec経由でリポジトリを直接読み取り＋メモリ＋ディベート）。最大4ラウンドのレビュー／修正サイクルが自律的に実行され、スコア6/10以上を目標とします。

小バッチ（≤5ジョブ）は /run-experiment 経由でディスパッチされ、大規模なマルチシードスイープ（≥10ジョブ）はOOMリトライ、古いスクリーンのクリーンアップ、フェーズ依存関係、およびクラッシュセーフな状態を備えた /experiment-queue にルーティングされます。デプロイ前にGPUの可用性が確認されます。

AUTO_WRITE=true が設定され、かつ VENUE が指定されている場合、Research Pipeline はステージ5の完了後に自動的に /paper-writing を呼び出し、plan → figure → write → compile → improvement loop の各フェーズを実行して、最終的な paper/main.pdf を生成します。

各ステージは、バージョン管理されたマニフェスト記録付きの出力ファイルを生成します：IDEA_REPORT.md、AUTO_REVIEW.md、NARRATIVE_REPORT.md、そしてGPU時間、レビューラウンド数、スコア、残存TODOをまとめた完全なResearch Pipeline Report。

AUTO_PROCEED=true、HUMAN_CHECKPOINT=false を設定して、就寝前に起動します。Research Pipeline がアイデアを発見し、最良のものを自動選択して実験を実装し、GPUサーバーにデプロイして最大4回のレビュー／修正ラウンドを実行し、朝までに NARRATIVE_REPORT.md を生成します。

AUTO_PROCEED=false を設定してゲート1で一時停止し、ランク付けされたアイデアを自分でレビューして、アイデアを選択または組み合わせてから承認します。ステージ2〜4はその後、完全に自律的に実行されます — 実験を逐一監視することなく、研究の方向性を人間がコントロールできます。

AUTO_WRITE=true と VENUE=NeurIPS（または ICLR、ICML、CVPR、ACL など）を設定してください。実験とレビューループが完了した後、Research Pipeline は会場フォーマットに沿った LaTeX 論文の執筆・コンパイル・改善を行い、最終的に投稿可能な paper/main.pdf を生成します。

REVIEWER_DIFFICULTY=nightmare を設定すると、GPT がリポジトリを直接読み込み、レビューラウンド中にメモリ＋ディベートプロトコルを適用します。競争の激しい投稿先を狙う前に、可能な限り厳しい事前フィードバックを求める場合に使用してください。