Track ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platform
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概要と使いどころ
Track ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platform
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OpenAI's model connecting vision and language. Enables zero-shot image classification, image-text matching, and cross-modal retrieval. Trained on 400M image-text pairs. Use for image search, content moderation, or vision-language tasks without fine-tuning. Best for general-purpose image understanding.
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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.
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Expert guidance for fast fine-tuning with Unsloth - 2-5x faster training, 50-80% less memory, LoRA/QLoRA optimization
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Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2
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Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.
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Simplest distributed training API. 4 lines to add distributed support to any PyTorch script. Unified API for DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Automatic device placement, mixed precision (FP16/BF16/FP8). Interactive config, single launch command. HuggingFace ecosystem standard.
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Build, test, and debug Hermes Agent RL environments for Atropos training. Covers the HermesAgentBaseEnv interface, reward functions, agent loop integration, evaluation with tools, wandb logging, and the three CLI modes (serve/process/evaluate). Use when creating, reviewing, or fixing RL environments in the hermes-agent repo.
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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Automated coordination, formatting, and learning from Claude Code operations using intelligent hooks with MCP integration. Includes pre/post task hooks, session management, Git integration, memory coordination, and neural pattern training for enhanced development workflows.
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Provides bidirectional translation (Chinese/English), grammar checking, and sentence polishing. Supports specific tense constraints, context-aware tone adjustment, and natural expression optimization. Outputs direct text without formatting.
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根据用户指定的长度、领域(如机械、影视灯光)、稀有度及风格要求,生成品牌名或产品名。支持中英文命名,提供详细的创意释义。
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Toolkit for creating animated GIFs optimized for Slack, with validators for size constraints and composable animation primitives. This skill applies when users request animated GIFs or emoji animations for Slack from descriptions like "make me a GIF for Slack of X doing Y".
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Knowledge and utilities for creating animated GIFs optimized for Slack. Provides constraints, validation tools, and animation concepts. Use when users request animated GIFs for Slack like "make me a GIF of X doing Y for Slack."
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Design a PostgreSQL-specific schema. Covers best-practices, data types, indexing, constraints, performance patterns, and advanced features
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Maxim music video — engineered for identity alignment and cultural brand affinity via Rhythm Entrainment + Mirror Neurons + Social Proof. Music videos that build cultural brand equity, not just content views.
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Generate a complete MCP server implementation optimized for Copilot Studio integration with proper schema constraints and streamable HTTP support
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Interactive, input-tool powered, task refinement workflow: interrogates scope, deliverables, constraints before carrying out the task; Requires the Joyride extension.
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Interactive prompt refinement workflow: interrogates scope, deliverables, constraints; copies final markdown to clipboard; never writes code. Requires the Joyride extension.
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Interactive training for the GitHub Copilot CLI. Guided lessons, quizzes, scenario challenges, and a full reference covering slash commands, shortcuts, modes, agents, skills, MCP, and configuration. Say "cliexpert" to start.
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Autonomous iterative experimentation loop for any programming task. Guides the user through defining goals, measurable metrics, and scope constraints, then runs an autonomous loop of code changes, testing, measuring, and keeping/discarding results. Inspired by Karpathy's autoresearch. USE FOR: autonomous improvement, iterative optimization, experiment loop, auto research, performance tuning, automated experimentation, hill climbing, try things automatically, optimize code, run experiments, autonomous coding loop. DO NOT USE FOR: one-shot tasks, simple bug fixes, code review, or tasks without a measurable metric.
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12306-specific knowledge for booking train tickets via the Android app. Covers UC WebView virtual list behavior, proven booking flow, and common pitfalls. Uses appium-android-adb bridge OR direct uiautomator2 for all interaction.
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你的班主任成长教练。2026年3月4日到5月22日,Estelle 用66天完成了从心虚到被学生依赖的全过程。现在她把方法、心法、拆过的墙、哭过的夜、踩过的坑,全部放进这个技能里。 - school-management - teacher-tools - international-school - education-technology
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