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教程 5 / 5

让编程助手帮你配置自己的任务

说清你的数据和目标，编程助手会在你自己的项目里存好任务包。

先记住这一点

科学上的事归你定，填写格式的活交给编程助手。数据怎么划分、用什么指标、什么样的结果算有效，这些决定会改变结果意味着什么，所以助手会来问你。它写的所有文件都放在你自己的项目里，绝不放进 SIDERIUS 代码目录。

开始之前

  • 用 uv sync --group dev --frozen 装好的 SIDERIUS 代码目录（见开始使用（英文））。
  • 一个能打开这个代码目录、能读里面文件的编程助手。
  • 你的数据在哪里，以及代码目录之外一个新的空位置，用来放你的项目。

以此为准：仓库的入门指南（英文） (opens in a new tab)

步骤

  1. 第 1 步：在编程助手里打开代码目录

    助手会按仓库里的设置指引 (opens in a new tab)来做。你不需要先写配置文件，也不需要知道 manifest 是什么。

    你应该看到：助手能读这个仓库。不需要全局安装任何技能，设置指引就在代码目录里。

  2. 第 2 步：用一两句话说清你的问题

    说清你有什么、放在哪里、想预测什么。比如用 Assistant 风格：

    用 Assistant 风格使用 SIDERIUS。我的 MNIST 图片和标签在 /data/mnist；帮我做一个数字分类器并评估它。请按这个仓库的设置指引来，帮我在固定工作流和编排之间做选择，并准备一个外部项目，包括环境、任务、实验和启动脚本。

    想自己主导？用 Professional 风格，直接说出你的方案；提示词在开始使用（英文）页。

    你应该看到：助手会看你的数据和硬件，并说明还缺什么，比如某个依赖或某个密钥的名字。

  3. 第 3 步：商定科学上的选择

    回答真正要紧的问题，你已经说过的，助手会直接沿用。这一步可以慢慢来。换指标等于换了任务；同一个任务多给一些搜索时间，只是换了实验。

    你应该看到：带理由的具体建议：输入和目标、不会泄露信息的数据划分、哪部分数据用来指导搜索、哪部分留着最后检验、指标，以及任务自己的有效性规则。

  4. 第 4 步：让助手写好任务包和实验

    任务包 (opens in a new tab)声明科学上的内容：数据、模型的输入输出、目标、指标和有效性检查。实验则记录运行上的选择：用哪些模型、哪个工作流、跑几轮、预算多少。

    /absolute/project/                 # outside the SIDERIUS checkout
  task.yaml                        # task manifest; references your task plugins
  task_plugins/                    # dataset/model/metric implementations
  data/                            # existing dataset, or configure another external root
  llm.json                         # saved provider/model profile
  scripts/                         # reviewed experiment launch scripts
  workspaces/                      # scientific run outputs

    你应该看到：你的项目里多了一些文件，比如下面这样。文件名只是举例。

  5. 第 5 步：离线检查，预览命令

    第一次检查流程时，指引建议用一个小的、便宜的测试配置，跑一次小运行：一轮，限定数据量。还可以选做一次配置复核 (opens in a new tab)，生成一份 HTML 报告。

    你应该看到：助手报告它真正跑过的离线检查、保存的任务和实验路径、关键设置、准确的启动命令，以及结果会写到哪里。

  6. 第 6 步：决定何时运行

    可以用项目里保存的脚本启动；也可以让助手把这个项目登记到控制台的 console.json，然后在浏览器里用快速开始（教程 1）。运行之后照教程 4跟进。

    你应该看到：你说跑之前什么都不会运行。真正运行会在你们商定的范围内花 API 费用和 GPU 时间。