ml-researcher-os は何をしますか?
再現可能なML研究のためのエージェントスキルとワークフローです。
再現可能なML研究のためのエージェントスキルとワークフローです。
このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)が再現可能な機械学習研究を効率的に実行・管理できるように設計されています。主に、実験の設定、データの前処理、モデルのトレーニングと評価、結果の可視化といった一連のワークフローを標準化します。Dockerやバージョン管理ツールとの統合により、環境の再現性を担保し、研究者やエンジニアが実験の再実行や共有を容易に行えるようにします。特に、設定ファイルやログの管理を自動化し、実験間の比較や追跡をシンプルにすることで、ML研究の生産性向上に貢献します。
npx skills add maximussthegreat/ml-researcher-osInstalled? 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 →
再現可能なML研究のためのエージェントスキルとワークフローです。
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.