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搜索 实验 ，共找到 597 条记录
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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。
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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
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。
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网页转化率优化策略

page-cro
coreyhaines31/marketingskills
453
帮助营销人员评估营销页面的价值主张、标题、CTA、视觉层级、信任元素、异议处理与摩擦点，给出快捷提升、重点改进、实验方案与文案替代建议，提升转化率。
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
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。
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PostHog功能开关与A/B测试管理

posthog-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
332
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。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
240
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。
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ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
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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系统混沌工程及弹性测试

running-chaos-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
用于执行受控的混沌工程实验，主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障，确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复，是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。
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高级数据科学家技能

senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
204
指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。
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实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。
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Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。
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