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数据增强流水线助理

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为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。

特征工程助手

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自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。

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

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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。

生产级机器学习流水线

Jeffallan/claude-skills

打造生产级 ML 流水线，涵盖实验追踪、Kubeflow/Airflow 编排、特征仓库、模型注册与自动重训练与验证，保障训练部署流程可重复可监控。

Mlflow 追踪配置

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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。

模型可解释性工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。

Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。

凤凰AI可观测平台

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Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。

PostHog功能开关与A/B测试管理

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本技能提供使用PostHog进行功能开关（Feature Flags）、A/B测试和用户群组（Cohort）管理的完整流程指南。涵盖了在前端和后端实现功能开关的规则评估方法，并指导用户如何通过API程序化地创建、追踪和查询实验效果，确保新功能安全发布和效果衡量。

PyTorch模型因果干预

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

ROC曲线绘制器

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自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。

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