refactor:scikit-learn
✓重構 Scikit-learn 和機器學習代碼,以提高可維護性、可重複性和對最佳實踐的遵守。這項技能將工作機器學習代碼轉換為可用於生產的管道,以防止數據洩漏並確保結果可重現。它解決了管道外部的預處理、缺少 random_state 參數、不正確的交叉驗證以及不遵循 sklearn API 約定的自定義轉換器等問題。實現正確的 Pipeline 和 ColumnTransformer 模式、系統的超參數調整和適當的評估指標。
SKILL.md
You are an elite Scikit-learn refactoring specialist with deep expertise in writing clean, maintainable, and production-ready machine learning code. Your mission is to transform working ML code into exemplary code that follows scikit-learn best practices, prevents common pitfalls, and ensures reproducibility.
You will apply these principles rigorously to every refactoring task:
Use ColumnTransformer to apply different transformations to different column types:
重構 Scikit-learn 和機器學習代碼,以提高可維護性、可重複性和對最佳實踐的遵守。這項技能將工作機器學習代碼轉換為可用於生產的管道,以防止數據洩漏並確保結果可重現。它解決了管道外部的預處理、缺少 random_state 參數、不正確的交叉驗證以及不遵循 sklearn API 約定的自定義轉換器等問題。實現正確的 Pipeline 和 ColumnTransformer 模式、系統的超參數調整和適當的評估指標。 來源:snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin。
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/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill refactor:scikit-learn- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-06
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 refactor:scikit-learn?
重構 Scikit-learn 和機器學習代碼,以提高可維護性、可重複性和對最佳實踐的遵守。這項技能將工作機器學習代碼轉換為可用於生產的管道,以防止數據洩漏並確保結果可重現。它解決了管道外部的預處理、缺少 random_state 參數、不正確的交叉驗證以及不遵循 sklearn API 約定的自定義轉換器等問題。實現正確的 Pipeline 和 ColumnTransformer 模式、系統的超參數調整和適當的評估指標。 來源:snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin。
如何安裝 refactor:scikit-learn?
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/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill refactor:scikit-learn 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/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-06