Compétences d'agent

Scikit-learn (Référence ML classique)

scientific-agent-skills

Guide complet scikit-learn pour la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, l'évaluation de modèles et les pipelines ML prêts pour la production.

Cortex - Constructeur de Pipeline ML

claude-code-plugins-plus-skills

Un constructeur de pipeline ML guidé qui accompagne un agent à travers la validation des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement de points de terminaison pour la classification ou la régression.

Cortex — Constructeur de Pipeline ML

tonone

Guide l'agent pour construire un pipeline ML reproductible : validation des données, pipeline de caractéristiques, entraînement, évaluation, service et surveillance.

Référence Scikit-learn — Workflows ML Classiques

auto-college

Guide faisant autorité pour le machine learning classique avec scikit-learn : prétraitement, pipelines, sélection de modèles, évaluation et scripts d'exemple pour la production.

Compétition de Data Science Agentique

agentic-kaggle-skill

Compétence d'assistant pour exécuter et gérer les flux de travail des compétitions Kaggle : dépannage des soumissions, modèles de stabilisation des scores, flux de travail de kernels et délégation basée sur des spécifications.

Transformers.js (JavaScript ML)

openskynet

Exécutez des modèles Hugging Face nativement en JavaScript/TypeScript (navigateur ou Node) via Transformers.js pour des tâches de texte, de vision et d'audio avec repli WebGPU/WASM.

Référence Scikit-learn

superpowers

Référence complète et pratique pour les flux de travail d'apprentissage automatique classique avec scikit-learn : prétraitement, pipelines, algorithmes supervisés et non supervisés

Scikit-learn — Référence en Machine Learning

awesome-skills-cn

Guide complet scikit-learn pour le machine learning classique : algorithmes supervisés/non supervisés, prétraitement, pipelines, évaluation et mise en production.