The Marin Project

GCSやCoreWeave S3、R2、ローカルのデータを、Marinの共通CLIで一覧表示・読み取り・コピー・同期し、設定済みの接続先で扱うスキル。

• クラウド上のファイルを一覧・閲覧したいとき
• クラウドとローカル間でコピー・同期したいとき
• ファイル検索や容量・ハッシュの確認

本番サービスや共有インフラの障害対応を、次の調査に使える短い記録としてEchoに公開します。既存記録の検索・更新から、関連PRや課題へのリンク追加まで扱います。

• 本番障害の対応を記録したいとき
• 継続中の障害記録を更新したいとき
• 次の調査に役立つ手掛かりの保存

Marinの動作変更や不具合の再発防止に向け、テストを追加・修正・レビューします。プロジェクトの指針に沿って、実際の振る舞いを確かめるテストを整えます。

• 動作変更のテストを追加したいとき
• 報告済みの不具合の再発防止
• テスト品質のレビュー

Marinの調査で過去の対応や知見をEchoから探し、根拠のリンク付きで活用します。調査結果を再利用し、今後の判断に役立つ知識を既存ノートへ整理する作業も扱います。

• 調査前に過去の対応を探したいとき
• エラーに関する過去の議論の検索
• 再利用できる診断手順の記録

PRの変更差分にリポジトリ専用の静的チェックを実行し、検出内容をそのまま行単位のレビューコメントや一括コメントで報告する、コードを編集しないレビュースキル。

• CIで専用のlintレビューを実行
• PRの該当行へ指摘を投稿したいとき
• 差分外の行にある指摘も報告

同じ正規化済みデータと実行条件でZephyrの変更前後を比較し、Finelogの段階別指標からCPU使用時間、処理時間、メモリの変化を評価するスキル。

• PR前後のZephyr性能を比較したいとき
• 高速化に伴うCPU使用量の増加確認
• 最大メモリとメモリ不足の悪化確認

稼働中の大規模学習にコード変更を反映するため、永続チェックポイントから新しい実行へ切り替え、同じステップ区間で性能と損失を比較し、不合格なら元に戻すスキル。

• 稼働中の学習へ処理変更を投入したいとき
• 同じ学習区間で損失と速度を比較
• 学習状態の引き継ぎと復旧手順の予行

不具合・改善タスク・実験の内容を整理し、既存Issueとの重複確認から、再現手順や完了条件を備えた本文の作成、GitHubへの登録と公開内容の確認まで進めるスキル。

• 再現手順を添えた不具合の登録
• 検証可能な完了条件付きタスクの作成
• 実験の仮説・進捗・結論の追跡

Marinの本番向け大規模学習を、起動前の設定確認から監視、障害復旧、引き継ぎ、完了時の成果物検証まで、実行履歴を記録しながら管理するスキルです。

• 本番学習の起動条件を確認したいとき
• 中断した学習を再開したいとき
• 学習の進行と障害を監視したいとき

Marinの学習環境を点検するcanaryと、小さな設定変更を試すdailyを起動し、終了までの監視、評価結果の記録、dailyの完了記録まで進めるスキルです。

• canaryで学習環境を点検したいとき
• dailyで少数の設定変更を試したいとき
• 実行を終了状態まで監視したいとき

Iris上で指定されたZephyrパイプラインを起動・継続監視し、処理段階の進捗やワーカーの状態を確認するスキル。停止や再起動は明示的な承認後に行います。

• Zephyrの起動と初期動作を確認
• 処理段階の進捗やワーカーを継続監視
• 停滞や繰り返すワーカー障害の調査

指定されたGitHub issueの原因調査から重複作業の確認、修正、回帰テスト、PR作成まで進め、CIやレビューへの対応と取り込み結果を追跡するスキル。

• 指定したGitHub issueを修正したいとき
• 関連issueやPRとの重複確認
• 不具合の回帰テストを追加したいとき

モデルの重みをHugging Face Hubに公開し、README.mdの注意書きとOpenMDW 1.1のライセンス表記を整え、公開後の内容も確認します。

• モデルの重みをHubに公開したいとき
• モデル更新後の公開文書の確認
• OpenMDW 1.1の表記を整えたいとき

Grug／Grugformerの実験用コピーでモデルや学習処理を変更し、差分と結果を記録して、有効だった変更を基本テンプレートへ反映するスキル。

• 注意機構やマスク処理を試したいとき
• 最適化処理や学習ループを変えたいとき
• 実験成果を基本テンプレートへ戻すとき

コードの不具合やJAX・TPUなどの起動失敗、性能低下を、症状に応じて調査します。障害の再現と仮説の検証を進め、関連する運用手順に沿って原因を絞り込むスキル。

• コードの不具合を再現・調査したいとき
• Irisのジョブ停止を調べたいとき
• Zephyrの処理遅延を調べたいとき

Marin SkyRLの強化学習実験を定義し、起動前の構成検証からIrisへの投入、動作確認まで進めるスキル。モデルやデータの依存関係、実行版も管理します。

• 強化学習実験を定義したいとき
• 起動前に資源配置や役割構成を検証
• 小規模実行で学習動作を確認

Marina上のアプリやレポートを作成・検証・公開し、Postgresのデータ読込やSQLでの確認、公開版の切り戻し、アーカイブまで扱うスキル。

• Marina用レポートやアプリの作成・公開
• ローカルPostgresで変更を確認
• 表データを読み込みSQLで確認

CIから必要な実行情報を受け取り、canary ferryの失敗原因をログや指標から調べるスキル。障害を分類し、根拠付きのGitHub issueを作成します。

• CIで失敗したGPU・TPU canaryの調査
• インフラ障害と学習・指標問題の切り分け
• ログと実行情報付きのGitHub issue作成