Was macht ml-pipeline-helper?
ml-pipeline-helper – Skill für Cursor/Claude Code
ml-pipeline-helper – Skill für Cursor/Claude Code
Diese Skill unterstützt Entwickler dabei, ML-Pipelines effizient zu entwerfen, zu debuggen und zu optimieren – direkt in Cursor oder Claude Code. Sie automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining und die Evaluierung, sodass du dich auf die Modellarchitektur konzentrieren kannst. Die Skill ist plattformunabhängig und lässt sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren. Sie erkennt gängige Fehler in Pipeline-Konfigurationen und schlägt Korrekturen vor, was die Entwicklungszeit deutlich verkürzt.
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ml-pipeline-helper – Skill für Cursor/Claude Code
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.