machine-learning-ops-ml-pipeline
✓$ARGUMENTS에 대한 완전한 ML 파이프라인 설계 및 구현
SKILL.md
This workflow orchestrates multiple specialized agents to build a production-ready ML pipeline following modern MLOps best practices. The approach emphasizes:
The multi-agent approach ensures each aspect is handled by domain experts:
subagenttype: data-engineer prompt: | Analyze and design data pipeline for ML system with requirements: $ARGUMENTS
$ARGUMENTS에 대한 완전한 ML 파이프라인 설계 및 구현 출처: rmyndharis/antigravity-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill machine-learning-ops-ml-pipeline- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
machine-learning-ops-ml-pipeline이란?
$ARGUMENTS에 대한 완전한 ML 파이프라인 설계 및 구현 출처: rmyndharis/antigravity-skills.
machine-learning-ops-ml-pipeline 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill machine-learning-ops-ml-pipeline 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01