Scrivi il codice dell'esperimento ML con miglioramenti iterativi. Genera pipeline di formazione/valutazione, esegui il debug degli errori e ottimizza i risultati attraverso la riflessione del codice. Da utilizzare quando si implementano esperimenti per un documento di ricerca.
Installa rapidamente la skill AI experiment-code nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: lingzhi227/agent-research-skills.
Generate and iteratively improve ML experiment code for research papers.
Scrivi il codice dell'esperimento ML con miglioramenti iterativi. Genera pipeline di formazione/valutazione, esegui il debug degli errori e ottimizza i risultati attraverso la riflessione del codice. Da utilizzare quando si implementano esperimenti per un documento di ricerca. Fonte: lingzhi227/agent-research-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill experiment-code Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
Certificata per la sicurezza, per codice affidabile Installazione con un clic e configurazione semplificata Compatibile con Claude Code, Cursor, OpenClaw e altri
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill experiment-codeScrivi il codice dell'esperimento ML con miglioramenti iterativi. Genera pipeline di formazione/valutazione, esegui il debug degli errori e ottimizza i risultati attraverso la riflessione del codice. Da utilizzare quando si implementano esperimenti per un documento di ricerca. Fonte: lingzhi227/agent-research-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill experiment-code Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills