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wan-huiyan/ml-training-window-assessor

Bewertung der Trainingsfenstererweiterung unter Berücksichtigung von Drift für ML-Pipelines in der Produktion. Claude Code Skill.

Was ist ml-training-window-assessor?

Dieser Skill für Claude Code bewertet, ob das Trainingsfenster eines ML-Modells in der Produktion verlängert werden sollte, basierend auf der erkannten Daten- oder Konzeptdrift. Er analysiert Metadaten wie den aktuellen Fenstertyp (z. B. gleitend oder rollierend), die Häufigkeit des Drifts sowie die Leistung des Modells im aktuellen Fenster. Der Skill bietet eine klare Empfehlung (z. B. „Verlängerung erforderlich“ oder „Aktuelles Fenster ausreichend“) und kann in CI/CD-Pipelines oder als Teil eines automatisierten ML-Monitorings eingesetzt werden. Er unterstützt verschiedene Zeitreihen- und Batch-ML-Pipelines, ist aber speziell für Claude Code optimiert. Die Nutzung erfolgt typischerweise über eine Konfigurationsdatei, die die Drift-Schwellenwerte und das Modellverhalten definiert.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add wan-huiyan/ml-training-window-assessor

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Dokumentation

Was macht ml-training-window-assessor?

Bewertung der Trainingsfenstererweiterung unter Berücksichtigung von Drift für ML-Pipelines in der Produktion. Claude Code Skill.

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