「ml」の検索結果

W&B: log ML experiments, sweeps, model registry, dashboards.

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HuggingFace hf CLI: search/download/upload models, datasets.

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Throwaway HTML mockups: 2-3 design variants to compare.

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Design one-off HTML artifacts (landing, deck, prototype).

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Use when building creative browser demos with @chenglou/pretext — DOM-free text layout for ASCII art, typographic flow around obstacles, text-as-geometry games, kinetic typography, and text-powered generative art. Produces single-file HTML demos by default.

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Dark-themed SVG architecture/cloud/infra diagrams as HTML.

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AI-powered E2E web testing — eyes and hands for AI coding tools. Declarative YAML scenarios, Playwright execution, visual matching (OpenCV + OCR), platform auto-detection (Flutter/React/Vue), learning DB. Install: npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g

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Guidelines for modern Avalonia UI layout using Zafiro.Avalonia, emphasizing shared styles, generic components, and avoiding XAML redundancy.

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Use when assessing AI/ML systems for prompt injection, jailbreak vulnerabilities, model inversion risk, data poisoning exposure, or agent tool abuse. Covers MITRE ATLAS technique mapping, injection signature detection, and adversarial robustness scoring.

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Algorithmic philosophies are computational aesthetic movements that are then expressed through code. Output .md files (philosophy), .html files (interactive viewer), and .js files (generative algorithms).

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Find and fix WCAG 2.2 accessibility issues. Two modes — report (sweep a codebase or page, produce a prioritized written report, no edits) and fix (audit→edit→verify loop on a target). Prefers direct-CDP live-DOM auditing; falls back to a browser-MCP composition or HTML-string audits.

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Accessibility audit skill for scanning, fixing, and verifying WCAG 2.2 Level A and AA compliance across React, Next.js, Vue, Angular, Svelte, and plain HTML codebases. Use when auditing accessibility, fixing a11y violations, checking color contrast, generating compliance reports, or integrating accessibility checks into CI/CD pipelines.

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End-of-week reflection report. Mines your Claude Code transcripts from the last 7 days to produce a self-contained HTML file with (1) the topics/areas you explored, (2) distilled key learnings with live-searched further-reading links, and (3) a token/command/skill/ctx-stack usage summary. Use when the user says "week in review", "weekly review", "what did I learn this week", "my week", or runs /week-in-review.

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在真实 token、真实像素的 HTML 骨架上做页面与组件的设计决策：生成可点、可改、可存的设计工作台，按七层逐节点审查，保存即导出 token 与 CSS 并回写 DESIGN.md 的 token 表。用户说「开工作台」「看骨架」「讨论 XX 的设计稿」「改 token」「我保存好了，按调整后的来」时用；只要在争论比例、密度、一屏几张、行长、栏宽、留白这类要看见才能判断的问题，哪怕没提工作台也用；forge-design 第三步遇到页面、组件、布局决策时必调。不处理：DESIGN.md 散文与评分（forge-design）、产品代码（forge-eng、forge-design-impl）、效果图气质预判（Image 2）、实现后截图验收（forge-qa）。

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在真实 token、真实像素的 HTML 骨架上做页面与组件的设计决策：生成可点、可改、可存的设计工作台，按七层逐节点审查，保存即导出 token 与 CSS 并回写 DESIGN.md 的 token 表。用户说「开工作台」「看骨架」「讨论 XX 的设计稿」「改 token」「我保存好了，按调整后的来」时用；只要在争论比例、密度、一屏几张、行长、栏宽、留白这类要看见才能判断的问题，哪怕没提工作台也用；forge-design 第三步遇到页面、组件、布局决策时必调。也负责全站唯一的设计零件库（一套模板 + 逐条确认的定制 + 守门检查）：说「零件库」「设计模板」「全站设计 token 总表」「这个算不算定制」「查一下有没有用模板外的值」时用。不处理：DESIGN.md 散文与评分（forge-design）、产品代码（forge-eng、forge-design-impl）、效果图气质预判（Image 2）、实现后截图验收（forge-qa）、设计概念问答（直接答）。

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

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Use when a user wants a standalone browser-based visual companion for interactive mockups, diagrams, wireframes, layout comparisons, visual brainstorming, or clickable visual option selection. Starts a local zero-dependency Node server, writes HTML screens, and reads browser click events.

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Create a new dbt Silver model with SQL + YAML contract. Use when adding a new Silver layer model from a raw source table.

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Add a new E2E test case to tests/e2e/prompts.yaml for LangSmith evaluation. Use when adding interaction pairs to test, covering new ANSM drug classes, or rebalancing eval coverage.

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Design leakage-safe machine learning experiments that mirror real deployment and support fair model comparisons. Use when defining prediction timing, feature eligibility, train-validation-test splits, baselines, metrics, or controlled model iterations; not for auditing whether raw labels are trustworthy.

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Audit datasets, joins, labels, and ground truth before analysis or modeling. Use when data meaning, row grain, time semantics, source-of-truth reliability, or label construction may invalidate conclusions; not for general model evaluation after the evidence base is already trusted.

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Orchestrate an end-to-end data analysis or machine learning project from decision framing through reproducible handoff. Use when a request spans multiple lifecycle stages or an ambiguous modeling request must become a decision-ready result; use narrower audit or experiment-design skills for isolated reviews.

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Validate trained models and analytical claims against their intended decision, independent evidence, and human-reviewed ground truth. Use when reviewing model performance, analysis conclusions, launch claims, or evaluation reports; use failure diagnosis instead when the main task is locating a known defect.

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Route data analysis and machine learning work to the right skill in this suite. Use when starting any analysis, modeling, validation, or reproducibility task and the matching specialized skill is not yet clear; not needed when one specific skill already clearly applies.

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