Was macht ml-researcher-os?
Agent-Fähigkeiten und Workflows für reproduzierbare ML-Forschung.
Agent-Fähigkeiten und Workflows für reproduzierbare ML-Forschung.
maximussthegreat/ml-researcher-os ist ein KI-Agenten-Skill, der speziell für reproduzierbare Machine-Learning-Forschung entwickelt wurde. Es bietet strukturierte Workflows und Fähigkeiten, um ML-Experimente nachvollziehbar, dokumentiert und wiederholbar zu gestalten. Der Skill unterstützt Entwickler und Forscher dabei, ihren gesamten Forschungsprozess – von der Datenvorbereitung über das Training bis zur Evaluation – in standardisierten und versionierten Arbeitsschritten zu organisieren. Damit wird die Lücke zwischen explorativer Forschung und produktionsreifer, nachvollziehbarer Wissenschaft geschlossen. Obwohl er für verschiedene KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex geeignet ist, liegt der Fokus auf der Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen, wobei Metadaten, Konfigurationen und Ergebnisse automatisch strukturiert abgelegt werden. Der Skill ist besonders nützlich für Teams, die Wert auf Transparenz und Reproduzierbarkeit in ihrer ML-Arbeit legen.
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Agent-Fähigkeiten und Workflows für reproduzierbare ML-Forschung.
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.