Автор и репозиторий
Автор — Jeffallan. Репозиторий собрал 9.9k звёзд на GitHub. Распространяется под лицензией MIT. Файл ml-pipeline.md открыт: прочитать его можно до установки.
Открыть репозиторийИнфраструктура ML: учёт экспериментов, оркестрация, переобучение.
Выстраивает инфраструктуру машинного обучения: учёт экспериментов и метрик, оркестрация шагов обработки, хранилище признаков и реестр моделей. Специалисту по данным помогает перестать терять эксперименты в блокнотах и вести модели системно. Инженеру даёт шаблон автоматического развёртывания модели при изменении данных.
Автор — Jeffallan. Репозиторий собрал 9.9k звёзд на GitHub. Распространяется под лицензией MIT. Файл ml-pipeline.md открыт: прочитать его можно до установки.
Открыть репозиторийСклонируйте репозиторий в ~/.claude/skills/ и перезапустите Claude Code — скилл подхватится сам. Дальше просто попросите ассистента использовать «ML Pipeline».
Скопируйте содержимое SKILL.md в системные правила проекта. Скиллы не запускают код — это текстовые инструкции, которые меняют поведение модели.
Подберу скиллы под вашу задачу, поставлю и покажу на живом примере — быстрее, чем читать документацию.
Получить консультациюАнализ данных, пайплайны, ML, интеграция LLM в продукты.
Ко всем скиллам категорииПромпт, токен, MCP, агент — 44 понятия простыми словами, если что-то на этой странице звучит незнакомо.
Открыть словарьПошаговые разборы: от первого промпта до своих агентов и автоматизации.
К каталогу гайдовНапишите, чем занимаетесь, — скажу, закроет ли задачу этот скилл или собрать решение под вас.
Получить консультациюПн–Вс, 10:00–20:00. Отвечаю лично.