nas-archiver - NAS研究データアーカイブスキル は何をしますか？
エージェントチーム向けスキル。NAS研究データ（コード/データ/結果/コンテキスト + template.json）の標準化されたアーカイブを行います。
概要
このスキルは、Neural Architecture Search（NAS）研究における実験データを一貫した構造でアーカイブするためのエージェントチームスキルです。以下の4つの主要カテゴリを標準化します：
- コード: 実験で使用されたスクリプト、設定ファイル
- データ: 学習データ、検証データ、前処理済みデータ
- 結果: モデルの重み、ログ、評価メトリクス
- コンテキスト: 実験の背景、ハイパーパラメータ、コミット情報
これらに加えて、template.jsonが自動生成され、すべてのメタデータを機械可読な形式で保持します。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他AIエージェントツール
使い方
# アーカイブを作成
nas-archiver create --output /path/to/archive
# 既存の実験からアーカイブを復元
nas-archiver restore --input /path/to/archive
設定
.nas-archiver.json で設定を行います：
{
"archive": {
"code": ["src/"],
"data": ["data/"],
"results": ["results/"],
"context": ["context/"]
},
"template": {
"name": "実験名",
"description": "実験の説明",
"author": "研究者名"
}
}
出力構造
/path/to/archive/
├── code/
├── data/
├── results/
├── context/
└── template.json
template.json の例
{
"name": "NAS実験 v2",
"description": "CIFAR-10上のDARTS探索",
"author": "山田太郎",
"date": "2023-10-01",
"commit": "a1b2c3d4e5f6...",
"parameters": {
"epochs": 50,
"batch_size": 128
},
"results": {
"best_accuracy": 0.954
}
}
注意事項
- ファイルサイズが大きい場合は、
--compressフラグを使用して圧縮することを推奨します。 - データセットは元の場所にシンボリックリンクで保存することも可能です（
--symlink）。 - 機密情報が含まれている場合は、
.gitignoreと同様のパターンで除外できます。
ライセンス
MIT