/exp-status

统一的实验状态监控入口。 扫描所有 running 实验，对每个实验执行实时状态检查（screen session / SSH）， 输出状态表（alive / anomaly / completed），引导用户下一步操作。

与 /research --auto 配合时作为 CronCreate 调度的定期检查器： 当 pipeline 的所有实验都完成时，自动触发 /research --start-from stage4。

Inputs

• 无参数（默认）：检查所有 running 实验，输出状态表
• --pipeline <slug>（可选）：只检查属于指定 pipeline 的实验，额外输出 pipeline 整体进度
• --collect-ready（可选）：对所有"session 已消失"的实验自动调用 /exp-run --collect 收集结果
• --auto-advance（可选，需配合 --pipeline <slug>）：若 pipeline 所有实验均已 completed， 自动触发 /research --start-from stage4，无需用户手动运行

Outputs

• 状态报告（终端输出，所有模式）：running/anomaly/completed 三种状态的实验列表
• wiki/experiments/{slug}.md — --collect-ready 触发 Phase 4 时更新（outcome/key_result/status）
• wiki/outputs/pipeline-progress.md — --auto-advance 时更新 current_stage → stage4（由 /research --start-from stage4 内部完成）
• wiki/log.md — 追加状态检查日志

Wiki Interaction

Reads

• wiki/experiments/*.md — status、remote frontmatter（server/session/started）、date_planned
• wiki/outputs/pipeline-progress.md — --pipeline 模式下识别目标实验和 monitoring_cron_id

Writes

• wiki/experiments/{slug}.md — --collect-ready 模式下通过 /exp-run --collect 触发更新
• wiki/outputs/pipeline-progress.md — --auto-advance 触发 Stage 4 时由 /research 更新
• wiki/log.md — 追加状态检查日志

Graph edges created

• 无（通过 /exp-run --collect 间接触发的结果写入不产生新 edges）

Workflow

前置：确认工作目录为 wiki 项目根（包含 wiki/、raw/、tools/ 的目录）。

Step 1: 收集目标实验列表

1. 确定检查范围：

   • 若指定 --pipeline <slug>：
     • 读取 wiki/outputs/pipeline-progress.md，提取 stage3a_deployed 字段的 slug 列表
     • 若文件不存在或 slug 不匹配：报错，建议先运行 /research 或手动指定
   • 否则：
     • 用 Glob 扫描 wiki/experiments/*.md，过滤 status == running 的实验

2. 若无 running 实验：

   • 输出友好提示：

     No running experiments found.
     - To start an experiment: /exp-run <slug>
     - To see all experiments: check wiki/experiments/
     

   • 返回

Step 2: 逐实验状态检查

对每个目标实验并行（或依次）执行：

1. 读取实验页面：从 wiki/experiments/{slug}.md 获取：

   • remote 块（有则为 remote 实验）
   • run_log 路径
   • started（来自 remote.started 或 date_planned，用于计算 elapsed）
   • 部署环境（有 remote 块 → remote，否则 → local）

2. 检查进程状态：

   • Local：screen -ls | grep "exp-{slug}"
     • 有结果 → alive: true
     • 无结果 → alive: false（session 已消失）
   • Remote：python3 tools/remote.py check --name "exp-{slug}"
     • 解析 JSON：alive、last_lines、anomalies

3. 若 alive == true：

   • 获取最近日志（最多 20 行）：
     • Local：tail -20 {run_log}
     • Remote：使用 check 命令返回的 last_lines
   • 提取最新 metric（loss、accuracy、step 等——grep 最后一个 metric 行）
   • 检测异常（NaN/OOM/Traceback/Inf）：使用 remote.py check 的 anomalies 字段（remote），或手动 grep（local）
   • 计算 elapsed time（当前时间 - started）
   • 分类为：running 或 anomaly

4. 若 alive == false：

   • 分类为：completed_pending_collect（session 消失但 wiki 状态还是 running）
   • 若 wiki status 已经是 completed：归为 collected 类

5. 汇总结果：构建状态字典 {slug: {state, elapsed, latest_metric, anomalies}}

Step 3: 输出状态报告

# Experiment Status — {YYYY-MM-DD HH:MM}

### 🔄 Running ({N})
| Experiment | Elapsed | Latest | Env |
|-----------|---------|--------|-----|
| [[exp-foo-baseline]] | 2.3h | loss: 0.42 | local |
| [[exp-foo-validation]] | 1.1h | step: 1200 | remote (gpu1) |

### ⚠️ Anomaly Detected ({N})
| Experiment | Elapsed | Issue | Action |
|-----------|---------|-------|--------|
| [[exp-foo-ablation]] | 0.8h | NaN loss at step 500 | Run `/exp-run exp-foo-ablation --collect` to inspect |

### ✅ Completed — Pending Collect ({N})
| Experiment | Finished (estimate) |
|-----------|---------------------|
| [[exp-foo-sanity]] | session gone |

### 📦 Already Collected ({N})
| Experiment | Outcome |
|-----------|---------|
| [[exp-foo-old]] | succeeded |

---
### Actions
```bash
# Collect all completed experiments at once:
/exp-status --collect-ready

# Collect a specific experiment:
/exp-run exp-foo-sanity --collect

# Pipeline progress (if in /research):
/exp-status --pipeline {pipeline-slug}

追加日志：
```bash
python3 tools/research_wiki.py log wiki/ \
  "exp-status | running: {N}, anomaly: {M}, pending-collect: {K}"

Step 4: --collect-ready 自动收集（若指定）

对每个 completed_pending_collect 实验，调用 /exp-run --collect：

Skill: exp-run
Args: "{slug} --collect"

依次（不并行，避免并发写入 wiki）收集每个完成的实验。

收集完成后，重新输出更新的状态报告。

Step 5: --auto-advance Pipeline 推进（若同时指定 --pipeline 和 --auto-advance）

1. 检查 pipeline 完成条件：

   • 读取 wiki/outputs/pipeline-progress.md 的 stage3a_deployed 列表
   • 检查每个 slug 对应的 wiki/experiments/{slug}.md 的 status
   • 条件成立：所有 experiments 的 status == completed

2. 若条件不成立（仍有 running 或 pending-collect 实验）：

   • 输出当前进度：Pipeline {slug}: {M}/{N} experiments completed
   • 返回（不推进）
   • cron 将在 30 分钟后再次运行

3. 若条件成立（所有实验已 completed）：

   a. 输出通知并触发 Stage 4：

   • 输出：

     ✅ All experiments completed for pipeline {slug}!
     Advancing to Stage 4 (Verdict & Iteration)...
     

   • 追加日志：

     python3 tools/research_wiki.py log wiki/ \
       "exp-status | pipeline {slug}: all experiments done, advancing to stage4"
     

   • 触发下一阶段：

     Skill: research
     Args: "--start-from stage4"
     

Constraints

• 只读非 --collect-ready 模式：无 --collect-ready 时不修改任何 wiki 文件
• --auto-advance 必须配合 --pipeline：单独使用 --auto-advance 无效，报错提示
• 状态检查不阻塞：每个实验的检查应快速完成（单次 SSH check 或 screen -ls）
• anomaly 不自动修复：/exp-status 只报告 anomaly，修复由用户手动调用 /exp-run --collect 处理
• pipeline-progress.md 必须存在：--pipeline 模式下，文件不存在则报错

Error Handling

• 无运行中实验（No running experiments）：友好提示，不报错，给出下一步建议
• --pipeline 但 pipeline-progress.md 不存在：报错 "Pipeline progress file not found. Run /research <direction> first or check wiki/outputs/"
• --auto-advance 无 --pipeline：报错 "–-auto-advance requires --pipeline "
• SSH 连接失败（remote 实验）：标记该实验为 check_failed，在报告中注明，继续检查其他实验
• screen -ls 无输出：不代表实验失败，可能是轻微延迟；标记为 completed_pending_collect
• /exp-run --collect 失败（--collect-ready 模式）：记录失败，继续收集其他实验，最后报告失败列表

Dependencies

Skills（via Skill tool）

• /exp-run — --collect-ready 模式下调用 collect 阶段
• /research — --auto-advance 触发 Stage 4

Tools（via Bash）

• python3 tools/remote.py check --name "exp-{slug}" — remote 实验状态检查
• python3 tools/remote.py tail-log --name "exp-{slug}" --lines 20 — remote 日志获取
• python3 tools/research_wiki.py set-meta <path> <field> <value> — 更新 pipeline-progress
• python3 tools/research_wiki.py log wiki/ "<message>" — 追加日志
• screen -ls — local 进程状态
• tail -20 {log} — local 日志获取

Claude Code Native

• Read — 读取实验页面和 pipeline-progress
• Write — pipeline-progress 状态更新
• Glob — 扫描 wiki/experiments/*.md
• Bash — screen/tail 等系统命令
• Skill — 调用 /exp-run --collect 和 /research

Called by

• CronCreate 调度（由 /research --auto Stage 3b 创建：每 30 分钟触发一次）
• 用户手动调用
• /research Stage 3b（交互模式下建议用户调用）