NanoResearch Experiment Skeleton
Przekształca JSON z planem eksperymentu w uruchamialny szkielet szkolenia/ewaluacji/ablacji ML z wieloma modułami
Testowano · Działa
Co robi ten skill
Odczytuje papers/experiment_blueprint.json (zbiory danych, punkty odniesienia, metryki, grupy ablacji) i tworzy szkielet projektu experiments/ z danymi, modelami, szkoleniem, ewaluacją, konfiguracjami YAML dla każdej ablacji oraz punktem wejścia run.py. Uruchamia się, gdy poprosisz o utworzenie szkieletu lub wygenerowanie kodu z planu lub schematu eksperymentu ML.
Raport z testu
Podano mu prawdziwy schemat wygładzania etykiet CIFAR-10 z czterowartościowym przeszukiwaniem eps: umiejętność wygenerowała 11 plików w data/models/training/evaluation/configs plus jeden YAML na wartość ablacji, obie żądane metryki (dokładność i oczekiwany błąd kalibracji), wczesne zatrzymywanie i punkt kontrolny, wszystko z poprawną analizą Python i poprawnym YAML. Bazowa wersja bez umiejętności skróciła przeszukiwanie do pojedynczej flagi CLI i całkowicie pominęła metrykę kalibracji.
Testowano: 2026-07-24 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalacja
git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch mkdir -p ~/.claude/skills cd NanoResearch && cp -r skills/nanoresearch-experiment ~/.claude/skills/nanoresearch-experiment
Komendy i przykładowe prompty
/nanoresearch-experimentPrzekształca JSON z planem eksperymentu w uruchamialny szkielet szkolenia/ewaluacji/ablacji ML z wieloma modułami
Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):
Scaffold an ML experiment project from this blueprint JSONGenerate training and eval code for my ablation groupsBuild the experiments skeleton from experiment_blueprint.json