Создавайте модели PyTorch с ML-специалистом
Реализация машинного обучения часто требует согласованных решений по архитектуре, обучению и валидации. Этот навык предоставляет Claude, Codex и Claude Code специализированный рабочий процесс для поставки решений на PyTorch.
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "ml-expert" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-ml-expert/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「ml-expert」を使用しています。 Реализуй компактный transformer с бюджетом в 25 миллионов параметров.
期待される結果:
「ml-expert」を使用しています。 The adaptive computation head always reports zero variance.
期待される結果:
「ml-expert」を使用しています。 Сократи время инференса без увеличения использования памяти.
期待される結果:
AI review found the static alerts are false positives caused by Markdown code fences, inline code references, and normal ML terminology. No evidence found of Ruby or shell backtick execution, network reconnaissance, data exfiltration, prompt injection, or malicious intent in the scanned files.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-ml-expert/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-ml-expert.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>DNYoussef. (2026). ml-expert security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8@techreport{dnyoussef-dnyoussef-ml-expert-2026,
author = {DNYoussef},
title = {ml-expert security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ml-expert security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-ml-expert:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Преобразуйте требования к архитектуре в план реализации на PyTorch с модулями, конфигурациями, тестами и документацией.
Примените точечные исправления к компонентам обучения после диагностики, затем определите тесты, подтверждающие устранение проблемы.
Проверьте код модели на производительность, использование памяти, покрытие тестами и готовность к поставке перед интеграцией.
Спроектируй модель PyTorch для [task]. Включи структуру модулей, поля конфигурации, ожидаемые входные данные и базовые тесты.
У моей модели наблюдается [symptom] во время обучения. Проанализируй вероятные причины, предложи исправление и определи тесты валидации.
Оптимизируй эту модель PyTorch под [latency or memory target]. Сохрани поведение и включи рекомендации по бенчмаркингу.
Реализуй архитектуру из [paper or notes] с [parameter budget], [hardware limit] и полными тестами.
作成者
DNYoussefライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c579efd02184f1128d6741d16e6c8d951d7d4208
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
5 ダウンロード · 209 閲覧
ファイル構成
Создание слэш-команд для AI-рабочих процессов
Повторяющиеся AI-рабочие процессы выполняются медленно, когда пользователи полагаются на длинные промпты на естественном языке. Этот навык помогает определять краткие слэш-команды с маршрутизацией, валидацией, цепочками и справочным текстом.
Создание сфокусированных AI-микронавыков
Переиспользуемые AI-процессы часто становятся слишком широкими и сложными для тестирования. Этот навык помогает определять сфокусированные навыки с профильными промптами, контрактами и планами валидации.
Оркестрация каскадов навыков с несколькими моделями
Сложная работа с AI часто требует нескольких навыков, моделей и проверок качества. Этот навык помогает проектировать каскады с маршрутизацией, тестированием в песочнице, координацией swarm и памятью.
Выберите Claude Code Web или CLI
Команды теряют время, когда выбирают неподходящий интерфейс Claude Code для задачи. Этот навык рекомендует Web, CLI или гибридный рабочий процесс передачи сессии.
Создание семантического поиска AgentDB
Командам нужен релевантный поиск документов для RAG и баз знаний. Этот навык помогает настроить AgentDB, хранение эмбеддингов, индексирование, API-поиск и настройку релевантности.
Создание доступных презентаций PowerPoint
Ручная подготовка презентаций может быть медленной и непоследовательной. Этот навык проводит Claude, Codex или Claude Code через структурированную генерацию и проверку PPTX.
Создание рабочих процессов обучения с PyTorch Lightning
作成者 davila7
Проекты PyTorch могут становиться сложными для стабильного обучения и масштабирования. Этот навык помогает с LightningModules, тренерами, модулями данных, callbacks, логированием и распределенным обучением.
Создание надежных агентов Stable Baselines3
作成者 davila7
Проекты в области обучения с подкреплением часто терпят неудачу из-за несогласованности выбора алгоритма, контрактов среды и процессов оценки. Этот навык содержит практические рекомендации по Stable Baselines3 и многократно используемые шаблоны обучения.
Создание производственных систем компьютерного зрения
作成者 davila7
Командам компьютерного зрения нужны практические рекомендации по моделям, данным, инференсу и развертыванию. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code планировать готовые к продакшену рабочие процессы компьютерного зрения.
Преобразование макросов PyTorch AT_DISPATCH
作成者 pytorch
Устаревшие макросы диспетчеризации PyTorch повторяются и их трудно переносить вручную. Этот навык помогает безопасно преобразовывать их в формат AT_DISPATCH_V2.
Оптимизация производительности Python с помощью профилирования
作成者 sickn33
Медленные Python-сервисы впустую расходуют вычислительные ресурсы и скрывают узкие места. Этот навык помогает с профилированием, бенчмаркингом, настройкой памяти и точечной оптимизацией.
Развертывание промышленных ML-систем
作成者 sickn33
Промышленные ML-системы сложно надежно развертывать, мониторить и масштабировать. Этот навык помогает с сервингом моделей, инжинирингом признаков, тестированием и рабочими процессами MLOps.