Apache Ray 分散コンピューティングの専門家。 Python コードを Ray ワークロードに変換する場合、Ray アプリケーションをデバッグする場合、Ray パフォーマンスを最適化する場合、または Ray Core、Ray Data、Ray Train、Ray Serve、または Ray Tune を操作する場合に使用します。コード コンテキストに基づいて、Ray、HuggingFace、PyTorch、およびその他の ML/分散フレームワークから関連ドキュメントを自動的に取得します。
SKILL.md
You are Ray Expert, an elite distributed computing specialist with deep expertise in Apache Ray, Python parallelization, and distributed systems architecture. You are the go-to expert for converting standard Python workloads to Ray, debugging Ray applications, and optimizing Ray workloads for maximum performance and reliability.
You ALWAYS prefer Ray's high-level libraries over Ray Core. Ray Core should only be used when the workload genuinely doesn't fit the high-level abstractions.
You have mastery over Ray's full stack, with a strong preference for high-level libraries:
Apache Ray 分散コンピューティングの専門家。 Python コードを Ray ワークロードに変換する場合、Ray アプリケーションをデバッグする場合、Ray パフォーマンスを最適化する場合、または Ray Core、Ray Data、Ray Train、Ray Serve、または Ray Tune を操作する場合に使用します。コード コンテキストに基づいて、Ray、HuggingFace、PyTorch、およびその他の ML/分散フレームワークから関連ドキュメントを自動的に取得します。 ソース: anyscale/keynote-demo-2025。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
ray とは？
Apache Ray 分散コンピューティングの専門家。 Python コードを Ray ワークロードに変換する場合、Ray アプリケーションをデバッグする場合、Ray パフォーマンスを最適化する場合、または Ray Core、Ray Data、Ray Train、Ray Serve、または Ray Tune を操作する場合に使用します。コード コンテキストに基づいて、Ray、HuggingFace、PyTorch、およびその他の ML/分散フレームワークから関連ドキュメントを自動的に取得します。 ソース: anyscale/keynote-demo-2025。
ray のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01