ascend-tune-lab は何をしますか?
パラメータチューニング、プロファイリング、分析のためのエージェント/スキルをデプロイするためのリポジトリです。
パラメータチューニング、プロファイリング、分析のためのエージェント/スキルをデプロイするためのリポジトリです。
little-planet/ascend-tune-labは、AIエージェントやスキルを活用してパラメータチューニング、プロファイリング、分析を行うためのリポジトリです。このスキルは、開発者が機械学習モデルやシステムのパフォーマンスを最適化する際に、自動化されたエージェントを簡単にデプロイできる環境を提供します。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、複数のエージェントを連携させて効率的なチューニングワークフローを構築できます。リポジトリには、事前設定された分析パイプラインやプロファイリングツールが含まれており、ユーザーは独自のパラメータ設定や分析ロジックを追加することも可能です。これにより、手動でのチューニング作業を大幅に削減し、実験の再現性と効率を向上させることができます。
npx skills add little-planet/ascend-tune-labInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
パラメータチューニング、プロファイリング、分析のためのエージェント/スキルをデプロイするためのリポジトリです。
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.