Keras3 (R)
Patrones idiomáticos de Keras3 para R: APIs Secuencial/Funcional/Subclase, multi-backend, callbacks.
Probado · Funciona
Qué hace
Habilidad de referencia para construir modelos de aprendizaje profundo con el paquete R keras3. Cubre las tres APIs de construcción de modelos, el ecosistema de capas de preprocesamiento de audio/imagen/texto, más de 30 aplicaciones preentrenadas, cambio multi-backend (TensorFlow/JAX/PyTorch) y nombres de funciones idiomáticos correctos en R. Se activa con términos específicos de keras3 como 'Functional API', 'layer_*', 'JAX backend' o 'custom training loop'.
Informe de la prueba
El código R base usó `layer_input()` de la era keras2 (no exportado por keras3, generaría un error en tiempo de ejecución) y fusión de tensores basada en `%>%`/c(); los patrones de la propia habilidad usan correctamente `keras_input()`, `layer_add(list(...))` y constructores de callback con nombre — una corrección de corrección real y verificable, no solo de estilo.
Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/GiulSposito/r-claude-skills.git mkdir -p ~/.claude/skills cp -r r-claude-skills/.claude/skills/keras3 ~/.claude/skills/keras3
Comandos y prompts de ejemplo
/keras3Patrones idiomáticos de Keras3 para R: APIs Secuencial/Funcional/Subclase, multi-backend, callbacks.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Build a Keras3 R model with a ResNet-style skip connectionAdd early stopping and checkpoint callbacks to my keras3 model in RSwitch my R keras3 training loop from TensorFlow to the JAX backend