ml-training-window-assessor は何をしますか？
プロダクションMLパイプライン向け、ドリフトを考慮したトレーニングウィンドウ拡張評価スキル。Claude Code対応。
プロダクションMLパイプライン向け、ドリフトを考慮したトレーニングウィンドウ拡張評価スキル。Claude Code対応。
このスキルは、プロダクション環境で動作する機械学習パイプラインにおいて、データドリフトを考慮しながらトレーニングウィンドウ（学習データの期間）の拡張を自動評価します。主なユースケースは、モデルの再学習タイミングの判断や、ウィンドウ拡張によるパフォーマンス影響の分析です。Claude Code上で動作し、データドリフトの検出結果とモデルメトリクスを組み合わせて、最適なトレーニングウィンドウ拡張を提案します。これにより、MLエンジニアは手動分析の負荷を減らし、ドリフトに強いパイプラインを効率的に運用できます。
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ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".