MLE は何をしますか?
機械学習エンジニア(MLE):一文入れるだけでモデルをトレーニングできます。
機械学習エンジニア(MLE):一文入れるだけでモデルをトレーニングできます。
このスキルは、ユーザーが自然言語で一言指示を送るだけで、機械学習モデルのトレーニングを自動化する「機械学習エンジニア(MLE)」エージェントです。データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、評価までの一連のワークフローを自律的に実行します。主にPythonと主要なMLフレームワーク(scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど)をサポートし、開発者はモデル開発の細かな手順を意識せずに、アイデアから素早くプロトタイプを構築できます。このエージェントは、クライアントのファイルシステムやGitリポジトリと連携し、トレーニング済みモデルや評価レポートを直接生成します。
npx skills add ProjectNeura/MLEInstalled? 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 →
機械学習エンジニア(MLE):一文入れるだけでモデルをトレーニングできます。
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.