@ariesfish/pi-goal
为圆周率π研究设计的自动化实验循环工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@ariesfish/pi-goal。 它的用途是：为圆周率π研究设计的自动化实验循环工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ariesfish-pi-goal/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我设置一个pi-goal实验循环，目标是找出计算π到小数点后10位最快的迭代算法，用这几种算法代码，以运行时间为测量指标，超过5秒的自动丢弃。” 它会引导你配置实验参数、集成你的算法代码，并启动自动化循环，最终给出符合条件的最佳算法及其结果。
介绍
这个Skill旨在解决在圆周率π相关数值计算或理论研究中进行系统性、自动化实验验证的繁琐问题。传统研究需要手动设计实验、运行代码、记录结果并判断有效性，过程重复且易出错。
它提供了一个自动化循环框架。用户定义好实验目标、测量指标和判断标准后，该工具会自动运行实验代码，收集并评估结果数据，然后根据预设的“保留”或“丢弃”策略对实验方向进行决策，形成一个闭环的研究流程。
它非常适合进行π的数值特性探索、算法验证或数学猜想初步测试的研究人员、数据科学家以及对自动化实验流程感兴趣的开发者。尤其适合那些希望将研究过程标准化、减少人工干预并提高迭代效率的个体或小团队。
使用前请确保你的实验代码和测量函数是确定且可重复的。建议先在小型实验上验证整个循环的可靠性，再扩展到大规模计算。注意，工具的决策完全基于你预设的规则，因此规则的合理性和全面性至关重要。
核心特点
与通用的自动化测试或CI/CD工具不同，它专为研究探索场景设计，核心在于“运行-测量-决策”的闭环，能根据结果自动决定是继续深入当前方向还是放弃，模仿了主动研究过程，而非简单的通过/失败判定。
注意事项
不适合需要高度创造性、非结构化或规则无法清晰定义的探索性研究初期阶段。
常见问题
pi-goal 能用来做什么类型的研究？
主要用于π的数值计算、近似算法比较、数学性质验证等可自动化运行和评估的实验。
需要编程基础吗？
需要，你必须能编写实验代码和定义测量、决策函数。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ariesfish-pi-goal/raw/index.md 读取 @ariesfish/pi-goal 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ariesfish-pi-goal/raw/index.md（查看排版版本）