O que taiji-metrics-scraper-skill faz?
Skill do Codex para extrair métricas de treinamento, logs, checkpoints e arquivos de código do TAAC/Taiji.
Skill do Codex para extrair métricas de treinamento, logs, checkpoints e arquivos de código do TAAC/Taiji.
Este skill do Codex permite que agentes de IA (especificamente o Codex da OpenAI) coletem e analisem métricas de treinamento, logs, checkpoints e arquivos de código de projetos TAAC/Taiji. Ele é útil para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham com frameworks de aprendizado profundo baseados no Taiji, oferecendo uma maneira automatizada de extrair dados de desempenho, monitorar progresso de treinamento e acessar artefatos de checkpoint. O skill funciona através de comandos de scraping que se integram ao ambiente de desenvolvimento do Codex, facilitando a depuração e análise de modelos sem sair do terminal. Suporta plataformas como Linux e macOS, e requer acesso ao sistema de arquivos local ou remoto onde os projetos Taiji estão armazenados.
npx skills add ZhongKuang/taiji-metrics-scraper-skillInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Skill do Codex para extrair métricas de treinamento, logs, checkpoints e arquivos de código do TAAC/Taiji.
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.