notebook-ml-architect

SKILL.md

| audit | Analyze notebook for anti-patterns, leakage, reproducibility issues | | refactor | Transform notebook into modular Python pipeline | | template | Generate new notebook from EDA/classification/experiment template | | report | Create markdown summary from executed notebook | | convert | Extract Python script from notebook |

Step 1: Identify Sections Look for markdown headers that indicate logical sections:

Step 2: Extract Functions Convert repeated or complex cell code into functions:

Orientación experta para auditar, refactorizar y diseñar portátiles Jupyter de aprendizaje automático con patrones de calidad de producción. Úselo cuando: (1) analice la estructura del cuaderno e identifique antipatrones, (2) detecte fugas de datos y problemas de reproducibilidad, (3) refactorice cuadernos desordenados en canalizaciones modulares, (4) genere plantillas para flujos de trabajo de aprendizaje automático (EDA, clasificación, experimentos), (5) agregue instrumentación de reproducibilidad (siembra, registro, captura de entorno), (6) convierta cuadernos a scripts de Python, (7) genere informes de resumen de experimentos. Activadores de: cuaderno de aprendizaje automático, auditoría de Jupyter, refactorización de cuaderno, fuga de datos, plantilla de experimento, mejores prácticas de ipynb, cuaderno a script, reproducibilidad. Fuente: bjornmelin/dev-skills.

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