machine-learning-ops 플러그인
ML pipeline design, experiment tracking, model evaluation, training debugging, and reproducibility.
machine-learning-ops 플러그인 설치 방법
두 명령을 모두 Claude Code 안에서 실행하십시오. 첫 번째는 마켓플레이스를 한 번 추가하고, 두 번째는 플러그인을 설치합니다.
/plugin marketplace add yeaight7/agent-powerups
/plugin install machine-learning-ops@agent-powerupsmachine-learning-ops 구성 요소
플러그인 파일에서 읽어온 15개의 항목입니다.
Commands 4
/machine-learning-ops:name 으로 실행- /machine-learning-ops:evaluation-report<model_metrics_json_or_evaluation_log>
Generate a comprehensive evaluation report for a trained model, highlighting performance, baselines, and subgroup metrics.
- /machine-learning-ops:experiment-preflight<training_script_path>
Audit an ML training script or pipeline for reproducibility, tracking, and basic hygiene before a long run.
- /machine-learning-ops:leakage-check<preprocessing_script_path>
Audit data preprocessing and splitting logic for target leakage.
- /machine-learning-ops:ml-run-review
파일에 설명이 없습니다.
Agents 4
@agent-machine-learning-ops:name 으로 호출- @agent-machine-learning-ops:leakage-auditorinherit
Specialized agent for detecting data leakage, train-test contamination, and temporal leakage in ML pipelines.
- @agent-machine-learning-ops:ml-experiment-reviewerinherit
Evaluates ML experiment setups for rigorous baseline comparisons, proper metric tracking, and reproducibility.
- @agent-machine-learning-ops:model-evaluation-analystsonnet
Audits evaluation code to ensure test sets are clean, metrics are appropriate for the problem, and confidence intervals are computed.
- @agent-machine-learning-ops:training-pipeline-debuggerinherit
Diagnoses and resolves training loop bottlenecks, memory leaks, vanishing gradients, and hardware underutilization.
Skills 7
작업이 일치하면 Claude가 로드합니다- baseline-comparison-review
파일에 설명이 없습니다.
- dataset-split-review
파일에 설명이 없습니다.
- experiment-tracking-review
파일에 설명이 없습니다.
- ml-leakage-check
파일에 설명이 없습니다.
- model-evaluation-reporting
파일에 설명이 없습니다.
- reproducible-training-runs
파일에 설명이 없습니다.
- training-pipeline-debugging
파일에 설명이 없습니다.
Claude Code에서 machine-learning-ops 사용하기
Claude Code 세션에서 명령어를 입력하세요:
/machine-learning-ops:evaluation-report <model_metrics_json_or_evaluation_log>
/machine-learning-ops:experiment-preflight <training_script_path>
/machine-learning-ops:leakage-check <preprocessing_script_path>이름으로 agent를 요청하세요:
@agent-machine-learning-ops:leakage-auditor
@agent-machine-learning-ops:ml-experiment-reviewerSkills는 명령어가 필요하지 않습니다. 요청이 설명과 일치하면 Claude가 이를 읽습니다.
업데이트, 비활성화 또는 삭제
- 플러그인 업데이트 (shell)
- claude plugin update machine-learning-ops@agent-powerups
- marketplace 새로고침
- /plugin marketplace update agent-powerups
- 일시적으로 비활성화
- /plugin disable machine-learning-ops@agent-powerups
- 삭제
- /plugin uninstall machine-learning-ops@agent-powerups
machine-learning-ops 플러그인 질문
machine-learning-ops 플러그인은 어떻게 설치하나요?
Claude Code에서 /plugin marketplace add yeaight7/agent-powerups를 실행한 다음 /plugin install machine-learning-ops@agent-powerups을 실행하십시오.
machine-learning-ops 플러그인에는 무엇이 포함되나요?
machine-learning-ops은(는) 4개 명령, 4개 에이전트, 7개 스킬을(를) 묶습니다.
machine-learning-ops 플러그인은 어떤 명령어를 추가하나요?
/machine-learning-ops:evaluation-report, /machine-learning-ops:experiment-preflight, /machine-learning-ops:leakage-check, /machine-learning-ops:ml-run-review를 추가합니다. Claude Code에서 플러그인 접두사를 사용하여 실행하세요. 예: /machine-learning-ops:evaluation-report.
machine-learning-ops에는 어떤 agent가 포함되어 있나요?
leakage-auditor, ml-experiment-reviewer, model-evaluation-analyst, training-pipeline-debugger입니다. @agent-machine-learning-ops:leakage-auditor로 호출하세요.
machine-learning-ops 플러그인을 어떻게 업데이트하거나 삭제하나요?
shell에서 claude plugin update machine-learning-ops@agent-powerups를 사용하여 업데이트하거나 /plugin의 Installed 탭에서 수행하세요. 삭제하려면 /plugin uninstall machine-learning-ops@agent-powerups을 사용하세요.
machine-learning-ops 플러그인의 라이선스는 무엇인가요?
플러그인 manifest에 명시된 대로 Apache-2.0입니다.