본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

machine-learning

Machine learning development with JAX, functional programming patterns, and high-performance computing.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(6)

  • SKILL.md1.7 KB
  • assets/config.yaml699 B
  • assets/schema.json1.2 KB
  • references/GUIDE.md1.9 KB
  • references/PATTERNS.md1.5 KB
  • scripts/validate.py3.7 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Machine Learning

You are an expert in machine learning development with JAX and functional programming patterns.

Core Principles

  • Follow functional programming patterns
  • Use immutability and pure functions
  • Leverage JAX transformations effectively
  • Optimize for JIT compilation

JAX Fundamentals

Array Operations

  • Use jax.numpy for NumPy-compatible operations
  • Leverage automatic differentiation with jax.grad
  • Apply JIT compilation with jax.jit
  • Vectorize with jax.vmap

Control Flow

  • Use jax.lax.scan for sequential operations
  • Apply jax.lax.cond for conditionals
  • Implement loops with jax.lax.fori_loop
  • Avoid Python control flow in jitted functions

Random Numbers

  • Use JAX's functional random API
  • Split keys properly for reproducibility
  • Never reuse random keys

Best Practices

Performance

  • Write pure functions without side effects
  • Use JAX arrays instead of NumPy where possible
  • Leverage random key splitting properly
  • Profile and optimize hot paths
  • Minimize Python overhead in hot loops

Memory Management

  • Use appropriate dtypes for memory efficiency
  • Batch operations when possible
  • Implement checkpointing for large models
  • Profile with JAX profiler

Common Patterns

  • Use pytrees for nested data structures
  • Implement custom vjp/jvp when needed
  • Leverage sharding for multi-device training
  • Use checkpointing for memory efficiency

Model Development

  • Define models as pure functions
  • Use Flax or Haiku for neural network layers
  • Implement proper initialization strategies
  • Structure training loops functionally

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

12-agent academic paper writing pipeline. 10 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, AI disclosure, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

Multi-perspective academic paper review with dynamic reviewer personas. Simulates 5 independent reviewers (EIC + 3 peer reviewers + Devil's Advocate) with field-specific expertise. Supports full review, re-review (verification), quick assessment, methodology focus, Socratic guided, and calibration modes. Triggers on: review paper, peer review, manuscript review, referee report, review my paper, critique paper, simulate review, editorial review, calibrate reviewer, reviewer calibration, measure reviewer accuracy.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory integrity verification, two-stage peer review, and reproducible quality gates. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

Create, iterate, and scale paid ad creative for Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, and similar platforms. Use when generating headlines, descriptions, primary text, or large sets of ad variations for testing and performance optimization.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bouclem/skills72026년 5월 31일 업데이트

bouclem의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고