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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

自主AI研究编排引擎

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。

论点驱动实验规划器

experiment-plan

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

将稳定的方法方案或实验想法转化为清晰、论点驱动的实验路线，涵盖消融设计、评估协议、算力预算与运行顺序，帮助论文防御核心问题、新颖性与前沿模型贡献。

监控实验结果

monitor-experiment

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过查看远程 screen 会话、收集日志、解析 JSON 输出，并可选地从 WandB 获取指标，汇总基线、变化和成本信息，以便对 Vast.ai 或 Modal 训练进行全过程监控。

自主研究全流程

research-pipeline

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

整合灵感发现、实现、实验部署与自动审查，形成从选题到投稿的闭环研究流程，适合需要“全流程”自主推进的项目。

研究评审工作流

research-review

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过 Codex MCP 调度 GPT 进行多轮高推理研究评审，梳理背景、批评、反馈、实验计划，并记录结论与 TODO。

运行实验部署

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动检测CLAUDE配置，协调本地/远端/Vast.ai/Modal等GPU资源，完成环境准备、代码同步、W&B集成，并通过screen或serverless启动训练实验。

评审视角消融实验助手

ablation-planner

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

帮助 ML 团队以评审视角系统制定消融实验，涵盖背景梳理、实验结构化、可行性评估与预算敏感排序，直至执行。

实验贯通工作流

experiment-bridge

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

读取实验计划后完成代码实现与自审，自动部署到 GPU 并收集初步结果，使实验成果可直接进入下一轮复审。

Vast.ai GPU 租赁管理

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过分析任务需求、挑选最优报价并执行配置、运行与销毁流程，自动化管理 vast.ai GPU 实例，让用户无需自有硬件即可按需开展训练实验。

Modal 云 GPU 运行管家

serverless-modal

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

基于 Modal 的零配置 GPU 云，快速运行训练/微调/推理/批处理，自动扩缩容、管理秘钥、及时停止计费，适合无本地 GPU 的调试和实验。

Arize 判定评估流程

arize-evaluator

github/awesome-copilot

通过 ax 命令在 Arize 上设计、运行和监控 LLM 判断评估器，支持创建/更新评估器、任务触发、列映射、连续监控、跨度与实验评估，以及查询过滤等操作。

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