本地自动迭代实验一直跑，怎样判断该继续还是停下来？
local-autoresearch 的采集简介提到在 MacBook 上自动迭代实验；试用前可以先固定目标、对照材料与停止条件。
怎么判断？
先决定什么结果值得继续，再让自动迭代开始。local-autoresearch 的采集简介称它面向本地 MacBook 上的几何、调度和机器学习实验；摘要没有给出性能、资源消耗或成功率。准备试用时，可以从一项有固定输入和明确检查方法的小实验开始，保存起始结果，并约定耗时或运行轮数的上限。本文没有运行仓库，也不据此判断它适合某台设备或真实研究项目。
先写下这轮实验想改变的一个结果
把实验目标写成能够观察的变化，并注明用什么输入、怎样计算结果、哪些条件保持不变。例如在自己的调度样本上比较候选方案时，应先保存同一份约束和输入，避免一次修改多个条件后无法解释结果从何而来。
保留开始自动迭代之前的实现、运行方式和输出。它们是后续比较的依据；缺少起点时，即使最终出现一个看起来更好的数字，也很难知道改变来自代码、输入变化还是检查方法。这里的例子属于实验设计建议。
让停止条件与结果检查一起生效
开始前约定本次可以占用的时间、运行轮数以及需要人工介入的情况。出现连续失败、输出无法解释或检查条件被修改时，先停下保存记录，判断是否需要修正实验设计。不要在看到结果以后再调整成功标准。
需要留给日常工作的电脑，可以先用短时间试跑观察自己的设备表现，再决定下一轮范围。摘要没有提供硬件要求或资源限制功能，因此本文不声称仓库已经内置这些控制；实际如何设置仍要在部署前核对。
保留能独立重跑的候选，才能决定是否采用
每次考虑保留一个结果时，同时保存对应的代码版本、输入和运行命令。换一个独立过程重新执行，检查能否得到可解释的结果，再决定是否继续投入。自动迭代产生的候选，需要与已经能够重放的结论分别记录。
这套准备方式适合可以隔离、结果可检查的小实验。涉及真实客户数据、生产调度或长期训练任务时，还需要另行安排数据与运行环境。本文只依据仓库简介讨论试用方法，没有验证安装流程、许可证、兼容性或实际改进幅度。
资料链接
以下为采集记录附带的资料链接；本文依据摘要做独立分析，未逐条核验原文，也不代表本站实测。