architecture-design

This skill defines the standard code architecture for machine learning projects based on the template structure. When modifying or extending code, follow these patterns to maintain consistency.

The project follows a modular, extensible architecture with clear separation of concerns. Each module (data, model, trainer, analysis) is independently organized using factory and registry patterns for maximum flexibility.

For detailed directory structure with file descriptions, refer to references/structure.md.

Úselo ÚNICAMENTE cuando cree NUEVOS componentes registrables en proyectos de aprendizaje automático que requieran patrones de fábrica/registro. ✅ UTILIZAR cuando: - Crear una nueva clase de conjunto de datos (necesita @register_dataset) - Crear una nueva clase de modelo (necesita @register_model) - Creando un nuevo directorio de módulo con __init__.py factory - Inicializar una nueva estructura de proyecto ML desde cero. - Agregar nuevos tipos de componentes (Aumento, CollateFunction, Métricas) ❌ NO UTILIZAR cuando: - Modificar funciones o métodos existentes. - Corrección de errores en el código existente. - Agregar funciones o utilidades auxiliares - Refactorización sin agregar nuevos componentes registrables - Cambios de código simples en un solo archivo. - Modificar archivos de configuración - Leer o comprender el código existente. Indicador clave: ¿La tarea requiere el decorador @register_* o el patrón Factory? Si no, omita esta habilidad. Fuente: galaxy-dawn/claude-scholar.