Scaffold MCP server projects and baseline tool contract checks. Use for defining tool schemas, generating starter server layouts, and validating MCP-ready structure.
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0x-Professor/Agent-Skills-Hub112026년 2월 27일 업데이트
무료GitHub에 공개
ml-experiment-tracker
Plan reproducible ML experiment runs with explicit parameters, metrics, and artifacts. Use before model training to standardize tracking-ready experiment definitions.
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설치 방법 보기포함된 파일(4)
- SKILL.md901 B
- agents/openai.yaml217 B
- references/tracking-guide.md507 B
- scripts/build_experiment_plan.py3.7 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
ML Experiment Tracker
Overview
Generate structured experiment plans that can be logged consistently in experiment tracking systems.
Workflow
- Define dataset, target task, model family, and parameter search space.
- Define metrics and acceptance thresholds before training.
- Produce run plan with version and artifact expectations.
- Export the run plan for execution in tracking tools.
Use Bundled Resources
- Run
scripts/build_experiment_plan.pyto generate consistent run plans. - Read
references/tracking-guide.mdfor reproducibility checklist.
Guardrails
- Keep inputs explicit and machine-readable.
- Always include metrics and baseline criteria.
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