machine-learning-ops-ml-pipeline
✓設計並實現完整的機器學習管道：$ARGUMENTS
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: $ARGUMENTS
設計並實現完整的機器學習管道：$ARGUMENTS 來源：rmyndharis/antigravity-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill machine-learning-ops-ml-pipeline- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 machine-learning-ops-ml-pipeline？
設計並實現完整的機器學習管道：$ARGUMENTS 來源：rmyndharis/antigravity-skills。
如何安裝 machine-learning-ops-ml-pipeline？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill machine-learning-ops-ml-pipeline 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01