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:

用于审核、重构和设计具有生产质量模式的机器学习 Jupyter 笔记本的专家指导。在以下情况下使用：(1) 分析笔记本结构并识别反模式，(2) 检测数据泄漏和再现性问题，(3) 将杂乱的笔记本重构为模块化管道，(4) 为 ML 工作流程（EDA、分类、实验）生成模板，(5) 添加再现性工具（播种、日志记录、环境捕获），(6) 将笔记本转换为 Python 脚本，(7) 生成实验摘要报告。触发条件：ML 笔记本、Jupyter 审核、笔记本重构、数据泄漏、实验模板、ipynb 最佳实践、笔记本到脚本、可重复性。 来源：bjornmelin/dev-skills。

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