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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。

实验结果主张判断

result-to-claim

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

该流程在实验完成后收集数据、调用Codex判断结果是否支持既定主张，并根据支持、部分或不支持的结论安排补充实验、调整主张或记录失败分析。

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。

网络服务实验室配置与测试

zebbern/claude-code-guide

指导在 Windows 或 Linux 上部署 HTTP/HTTPS、SNMP、SMB 服务，执行端口配置、枚举、日志分析等渗透测试实验室实战内容。

假设驱动的调试与根因分析

hypothesis-testing

rohitg00/skillkit

本技能指导用户应用科学方法进行软件调试。它摒弃盲目尝试，通过观察症状、提出可证伪假设、预测结果、设计实验和分析结果五个步骤，系统地定位故障源头，从而高效、准确地找出技术问题的根本原因。

统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst

alirezarezvani/claude-skills

该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。

Arize 实验生命周期管理

arize-experiment

github/awesome-copilot

本技能提供一套完整的命令行工具，用于管理Arize平台上的机器学习实验。用户可以执行实验的创建、列表查询、元数据获取及详细运行结果导出。它支持将实验与特定数据集关联，适用于模型评估和性能对比分析，实现完整的ML实验流程管理。

Arize数据集管理工具

github/awesome-copilot

该技能提供全面的命令行接口，用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景，支持CSV、JSON等多种数据格式。

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。

从零到一产品发布

gtm-0-to-1-launch

github/awesome-copilot

覆盖直达客户、诊断卡顿层面和两周实验节奏的产品从构想到首批用户的完整发布框架，帮助团队确认价值、优化体验、集中资源。

凤凰CLI调试工具

github/awesome-copilot

Phoenix CLI 是针对 Phoenix 可观测平台的命令行调试工具，可抓取 trace、span、session、数据集、实验和 GraphQL 信息，并配合 jq 等工具处理 JSON，方便快速查错、分析性能和验证 LLM 应用状态。

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