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数据集加载器创建者

dataset-loader-creator

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自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。

自动化模型部署

deploying-machine-learning-models

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该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。

超参数调优助手

hyperparameter-tuner

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在机器学习训练流程中提供超参数调优的自动化指导，覆盖数据准备、模型训练与实验追踪，输出符合业界标准的代码与配置并进行校验。

混合精度训练助手

mixed-precision-trainer

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自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。

Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup

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自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。

Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer

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在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。

wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger

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在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。

Hugging Face 数据集管理

hugging-face-datasets

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过脚本快速创建、配置并更新 Hugging Face Hub 数据集，支持 JSON 校验、流式写入及 DuckDB SQL 查询/转换，可与 MCP 服务配合完成复杂数据处理。

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