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:

実稼働品質のパターンを使用した機械学習 Jupyter ノートブックの監査、リファクタリング、設計に関する専門家のガイダンス。次の場合に使用します: (1) ノートブックの構造を分析し、アンチパターンを特定する、(2) データ漏洩と再現性の問題を検出する、(3) 乱雑なノートブックをモジュール式パイプラインにリファクタリングする、(4) ML ワークフロー用のテンプレートを生成する (EDA、分類、実験)、(5) 再現性のインストルメンテーションを追加する (シード、ロギング、環境キャプチャ)、(6) ノートブックを Python スクリプトに変換する、(7) 実験を生成する概要レポート。トリガーの対象: ML ノートブック、Jupyter 監査、ノートブックのリファクタリング、データ漏洩、実験テンプレート、ipynb のベスト プラクティス、ノートブックからスクリプトへの移行、再現性。 ソース: bjornmelin/dev-skills。

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