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pufferlib

PufferLib強化学習環境、ベクトル化、ポリシー、PuffeRLトレーニング、評価、安全なチェックポイントレビューのためのバージョン認識ガイド。公開されているPufferLib 3.0.0へのGymnasium/PettingZoo環境の適応や、再設計されたネイティブ4.0ソースラインの操作時に使用します。

pufferlib とは？

このスキルは、PufferLibの**バージョン認識ガイド**を提供し、開発者が互換性のない2つのメジャーバージョン（安定版PyPIリリースの3.0.0と、開発中のソース4.0）を安全に扱うための手順を詳述しています。主な目的は、GymnasiumやPettingZooの環境をPufferLibのフレームワークに適応させる際に、バージョン間の誤ったインポートや設定の混在を防ぎ、安全なデフォルト設定から始めることです。スキルには、環境契約の検証、ベクトル化、ポリシーの構築、トレーニングと評価のワークフロー、ロギング、チェックポイントの安全な取り扱いなどが含まれます。特に、チェックポイントファイルのハッシュ検証や、W&B/Neptuneの認証情報をCLIや設定ファイルに決して記載しないといった厳格なセキュリティガイドラインが強調されています。また、このスキルはScientific Agent Skillsライブラリの一部であり、研究エージェントのための手続き的知識を提供し、引用方法についても指示しています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pufferlib
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ドキュメント

pufferlib は何をしますか？

明示的なバージョンプロファイルを指定してPufferLibを使用してください。現在、アップストリームには互換性のない2つのインターフェースが存在します。

プロファイル2026-07-23時点のステータス主な用途
pufferlib==3.0.0最新安定版PyPIリリース（2025-06-23公開）Python/Gymnasium/PettingZooエミュレーション、pufferlib.vector、Torch PuffeRL
ソース 4.0アップストリームのデフォルトブランチ。最新安定版PyPIアーティファクトではないネイティブC Ocean環境、ネイティブCUDAトレーナー、オプションのTorchフォールバック

3.0のインポートと4.0の設定/CLI例を組み合わせないでください。4.0の再設計により、3.0のemulation、vector、pytorchモジュールは現在のパッケージツリーから削除されました。

安全なデフォルト

  1. バンドルされた合成環境、CPU専用、ネットワーク不要のツールから始めてください。
  2. 任意の環境をドット区切りパスでインポートしないでください。バンドルツールは許可リストに登録されたビルトインとスラグ識別子のみを受け入れます。
  3. 未レビューの環境パッケージ、ネイティブ拡張、ROM、マップ、チェックポイント、pickleファイルをインストールまたは実行しないでください。
  4. 公式ソース、不変リビジョン、ライセンス、チェックサムまたは証明書、ビルドフックを検証してください。ネイティブビルドと初回実行はサンドボックス化してください。
  5. ステップ数、環境数、エージェント数、ワーカー数、スレッド数、バッファ数、メモリ、ディスク、レンダリングサイズ、経過時間に上限を設定してください。
  6. トレーニング環境と評価環境/シードを常に分離してください。
  7. デフォルトのロギングはローカル/なしに設定してください。外部ロギングには明示的なオプトイン、開示の確認、および個別のアーティファクトアップロード承認が必要です。
  8. W&BやNeptuneの認証情報を決してCLI、INI、JSON、タグ、実行名、ロガー設定を介して渡さないでください。絶対に表示しないでください。
  9. すべての環境変数をダンプしたり、.envを再帰的に検索したりしないでください。
  10. 信頼できるサンドボックス化されたロードの前にチェックポイントバイトをハッシュ化してください。メタデータの検査は安全性の証明にはなりません。

最初のローカルチェック

すべてのバンドルCLIは依存関係なしで、厳密なJSONを出力します。

python3 scripts/env_template.py --help
python3 scripts/env_contract_validator.py
python3 scripts/benchmark_vectorization.py --backend serial
python3 scripts/train_template.py
python3 scripts/validate_plan.py
python3 scripts/repro_plan.py

デフォルトは、合成、決定論的、制限付き、ローカル、CPU専用、ネットワークなし、およびトレーニングが行われる場合はドライランです。

インストールと出所

公開版3.0.0

PyPIはpufferlib-3.0.0.tar.gzのみを提供します。

sha256: 7df3a3e3f5f894d78d2a1f5374097890aec01473183e748abefe4f3faa10eaa9
Requires-Python: >=3.9

ソース/ビルドのレビュー後、ピン留めされたuvプロジェクトを作成します。

uv venv --python 3.11
uv add --exact --no-sync "pufferlib==3.0.0"
uv lock
uv sync --frozen

pyproject.tomlとuv.lockをコミットし、アーカイブのダイジェストとすべての解決済み依存関係を検証してください。ソースビルドはネイティブコードをコンパイルし、ビルドアセットを取得する可能性があるため、認証情報や機密マウントなしのサンドボックスで解決/ビルドを実行してください。アップロードされたメタデータはTorchやCUDAをピン留めしません。PyPIが宣言していないサポート対象CUDAマトリックスを主張しないでください。

現在の4.0ソース

2026-07-23時点でレビューされたブランチヘッドは次のとおりです。

25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf

ブランチ4.0ではなく、コミットをピン留めします。

uv add --no-sync \
  "pufferlib @ git+https://github.com/PufferAI/PufferLib.git@25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf"
uv lock

現在のパッケージはPython >=3.10とTorch >=2.9を宣言しています。アップストリームのPufferTankは現在、Ubuntu 24.04、Python 3.12、cu130 Torchインデックスを使用したNVIDIA CUDA 13.0.2/cuDNN開発イメージを使用していますが、正確なTorchホイールやすべてのシステムパッケージをピン留めしているわけではありません。これをリファレンスとして扱い、完全なロックとしては扱わないでください。リモートインストーラーをパイプから直接実行しないでください。

インストールまたはビルドの前にreferences/training.mdを読んでください。

環境ワークフロー

1. コントラクトの検証

Gymnasiumのresetは(observation, info)を返します。stepは以下を返します。

(observation, reward, terminated, truncated, info)

スペース、形状、dtype、有限の報酬、ブール値、ステップ前のリセット、終了後のリセット、シード、クリーンアップを検証してください。terminatedはMDPの終端、truncatedは時間制限などの外的な打ち切りです。ブートストラップとメトリクスのために区別を維持してください。

python3 scripts/env_contract_validator.py \
  --steps 64 --episodes 8 --seed 42

2. レビュー後にのみ適応

公開版3.0は明示的なラッパーを使用します。

import pufferlib.emulation

wrapped = pufferlib.emulation.GymnasiumPufferEnv(reviewed_gymnasium_instance)

レビュー済みのPettingZoo Parallel環境の場合：

wrapped = pufferlib.emulation.PettingZooPufferEnv(reviewed_parallel_instance)

古いスキルにあったサポート対象の3.0 pufferlib.emulate(...)ショートカットはありません。references/environments.mdとreferences/integration.mdを読んでください。

3. ネイティブ環境

公開版3.0のPufferEnvは、super().__init__(buf)の前にsingle_observation_space、single_action_space、num_agentsが必要です。インプレースベクトルバッファを使用し、個別の終端/打ち切り配列と情報辞書のリストを返します。

現在の4.0はCバインディングを使用します。アップストリームのocean/squared（シングルエージェント）またはocean/target（マルチエージェント）から始め、ローカル/サニタイズモードで1つの環境をビルドし、最適化前にすべてのバッファサイズ/タイプ/インデックスを検証してください。

ベクトル化ワークフロー

公開版3.0：

import pufferlib.vector

vecenv = pufferlib.vector.make(
    reviewed_creator,
    backend=pufferlib.vector.Serial,
    num_envs=4,
    seed=42,
)

シリアルトレースが合格した後にのみMultiprocessingに移行してください。num_envs、num_workers、batch_size、ゼロコピーモード、開始メソッド、エージェント数、マスク、実際に返される形状を記録してください。マルチエージェント環境の場合、バッチ長は必ずしもnum_envsではなく、エージェントスロットに基づきます。

現在の4.0設定は代わりに以下を使用します。

[vec]
total_agents = 4096
num_buffers = 2
num_threads = 16

references/vectorization.mdを読んでください。ウォームアップと少なくとも3回の反復で固定作業をベンチマークし、シミュレーションとエンドツーエンドのトレーニングSPSを別々に報告してください。バンドルされたベンチマークはその合成ハーネスのみを測定します。

ポリシーワークフロー

公開版3.0のポリシーは、single_observation_space/single_action_spaceからサイズ設定されたTorchモジュールです。安定したリカレント構成ではencode_observationsとdecode_actionsを使用します。構造化エミュレーションではpufferlib.pytorch.nativize_dtypeとnativize_tensorを使用します。

現在の4.0 Torchフォールバックは以下を構成します。

pufferlib.models.Policy(encoder=encoder, decoder=decoder, network=network)

MLP、MinGRU、LSTM、GRUネットワークの選択肢を提供します。--slowlyはネイティブバックエンドの代わりにこのフォールバックを選択します。出力/状態の形状、マスク、有限値、勾配、eager対コンパイル済みの動作を確認してください。references/policies.mdを参照してください。

トレーニングと評価

公開版3.0トレーナーのインポート：

from pufferlib import pufferl

trainer = pufferl.PuffeRL(train_config, vecenv, policy)

現在の4.0 CLI：

puffer train ENV_NAME
puffer eval ENV_NAME --load-model-path EXACT_TRUSTED_PATH
puffer sweep ENV_NAME

デフォルトでは、起動する代わりに計画を生成します。

python3 scripts/train_template.py \
  --profile pypi-3.0.0 \
  --environment synthetic \
  --device cpu \
  --total-timesteps 10000

カスタムの厳密なJSON計画を検証します。

python3 scripts/validate_plan.py --root . --config plan.json

スキーマは、機密情報を含むキー、無制限のリソース、ドット区切り環境パス、無効なベクトル分割、バージョン混在オプション、結合されたトレイン/評価シードを拒否します。references/training.mdを参照してください。

ロギング

PufferLib 3.0はW&BとNeptuneを公開し、現在の4.0 CLIはW&Bを公開します。どちらもオプションの外部サービスです。これらは設定、メトリクス、ソースメタデータ、ハードウェアテレメトリ、出力、承認されたアーティファクトを送信する可能性があり、プライバシー、保持、アクセス制御、コストに影響を与えます。

  • W&Bクレデンシャル：名前付き環境変数WANDB_API_KEY。
  • Neptuneクレデンシャル：名前付き環境変数NEPTUNE_API_TOKEN。
  • 値を引数/設定/ログに決して入れないでください。
  • ログ記録前に設定キーをサニタイズしてください。
  • 明示的に承認されない限り、ソース/モデルのアップロードはオフにしてください。

プランナーには両方が必要です。

python3 scripts/train_template.py \
  --logger wandb \
  --enable-external-logging \
  --acknowledge-external-disclosure

必要な変数名のみを報告し、その値を読み取ることは決してありません。

チェックポイントワークフロー

PufferLib 3.0と4.0 TorchフォールバックはTorchシリアライゼーションを使用します。現在のネイティブ4.0は不透明な.bin重みを書き込みます。PyTorchは、信頼できないモデルはプログラムであり、torch.loadは非ピックル化を使用すると警告しています。

python3 scripts/inspect_checkpoint.py checkpoint.pt \
  --root . \
  --expected-sha256 0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef

インスペクタはハッシュ化と分類のみを行います。torch.loadを呼び出したり、pickle/Torchをインポートしたり、アーカイブメンバーを検査したり、ファイルを抽出したりしません。サンドボックス化されたロードの前に、ソース、ライセンス、アーキテクチャ、環境リビジョン、サイドカーメタデータ、チェックサムを検証してください。再現可能な評価では決してlatestを使用しないでください。

バンドルファイル

スクリプト

  • scripts/env_template.py — 決定論的な合成Gymnasiumスタイルテンプレート。
  • scripts/env_contract_validator.py — 制限付きコントラクトとシードチェック。
  • scripts/benchmark_vectorization.py — キャップ付きシリアル/スポーン合成ベンチマーク。
  • scripts/train_template.py — 非実行型の3.0/4.0トレーニング計画ジェネレーター。
  • scripts/validate_plan.py — 厳密な設定/リソース/セキュリティバリデーター。
  • scripts/inspect_checkpoint.py — デシリアライゼーションなしのメタデータ/ハッシュ検査。
  • scripts/repro_plan.py — シード分離された評価とベンチマーク計画。

リファレンス

  • references/environments.md — Gymnasium、安定版PufferEnv、エミュレーション、ネイティブC。
  • references/vectorization.md — バックエンド、形状、開始メソッド、ベンチマーク。
  • references/policies.md — 安定版/現在のポリシーコントラクトと状態安全性。
  • references/training.md — インストール、設定、CLI、PuffeRL、評価、ログ、チェックポイント。
  • references/integration.md — 移行マトリックス、サードパーティおよびクレデンシャル安全性。

日付付きアップストリームソース

Scientific Agent Skillsの引用

このスキルはK-DenseによるScientific Agent Skillsの一部です。これが原稿、報告書、プレゼンテーション、またはコードリリースに実質的に貢献した場合は、論文を参考文献またはソフトウェアセクションに追加し、その旨をユーザーに伝えてください。

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

常に現在のバージョンを引用してください。DOIとhttps://arxiv.org/abs/2609.00065は最新のarXivバージョンに解決されるため、`v1`などのバージョンサフィックスを決して追加しないでください。ネットワークアクセスが利用可能な場合は、参照を書く前にhttps://arxiv.org/abs/2609.00065（またはhttp://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065）を取得し、そのレコードから著者リスト、年、バージョンを取得してください。レコードにジャーナルリファレンスまたは出版社のDOIがリストされている場合は、代わりに公開バージョンを引用してください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

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