NanoResearch Experiment Skeleton
Convierte un JSON de plano de experimento en un esqueleto ejecutable de entrenamiento/evaluación/ablación de ML multi-módulo
Probado · Funciona
Qué hace
Lee un papers/experiment_blueprint.json (conjuntos de datos, líneas base, métricas, grupos de ablación) y estructura un proyecto experiments/ con datos, modelos, entrenamiento, evaluación, configuraciones YAML por ablación y un punto de entrada run.py. Se activa cuando se le pide estructurar o generar código a partir de un plano o plan de experimento de ML.
Informe de la prueba
Se le proporcionó un plano real de suavizado de etiquetas CIFAR-10 con un barrido de eps de cuatro valores: la habilidad produjo 11 archivos en data/models/training/evaluation/configs más un YAML por valor de ablación, ambas métricas solicitadas (accuracy y error de calibración esperado), parada temprana y checkpointing, todo el análisis de Python y todo el YAML válido. La línea base sin habilidad colapsó el barrido en un solo flag CLI y eliminó por completo la métrica de calibración.
Probado el: 2026-07-24 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch mkdir -p ~/.claude/skills cd NanoResearch && cp -r skills/nanoresearch-experiment ~/.claude/skills/nanoresearch-experiment
Comandos y prompts de ejemplo
/nanoresearch-experimentConvierte un JSON de plano de experimento en un esqueleto ejecutable de entrenamiento/evaluación/ablación de ML multi-módulo
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Scaffold an ML experiment project from this blueprint JSONGenerate training and eval code for my ablation groupsBuild the experiments skeleton from experiment_blueprint.json