# probabl-skills

Набор скиллов для управления экспериментами в машинном обучении. Помогает проектировать пайплайны на Python, оценивать метрики и сохранять отчёты в Skore.

- плагин · `type=plugin` · Claude Code · ★ 143
- Автор: probabl-ai
- Лицензия: BSD-3-Clause · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/probabl-ai/skore-skills
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/plugins/probabl-skills

## Что делает

Плагин задаёт чёткую структуру ML-проекта и направляет Claude Code на каждом этапе экспериментов. Вместо случайных скриптов агент строит пайплайны с помощью библиотек scikit-learn, skrub, skore, pandas и polars. Скиллы распределяют задачи по фазам: от фиксации метрик и формулировки задачи до прогона тестов через pytest и сохранения структурированных отчётов.

Внутри заложены мета-действия вроде `setup-workspace` и `model-ml-pipeline`. Скилл `model-ml-pipeline` блокирует генерацию рабочего кода, пока не утверждена постановка проблемы. Проверка пайплайна сверяет размерность предсказаний с тестовой сеткой, исключая скрытые сбои данных. Результаты синхронизируются с локальным каталогом, Skore Hub или MLflow.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Через маркетплейс плагинов**
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
```
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin install probabl-skills@claude-community
```

## Когда брать
- Развернуть структуру папок ML-проекта по проверенному шаблону
- Собрать базовый пайплайн обработки данных и обучения на skrub и scikit-learn
- Провести дымовые тесты предсказаний модели через pytest
- Сформировать и сохранить отчёт аудита экспериментов для Skore Hub

## Примеры запросов агенту
- На основе описания в `data/README.md` и файлов в `data/` собери базовый ML-пайплайн для первого эксперимента.
- Проведи аудит сохранённого отчёта skore и подготовь список идей для бэклога.
- Запусти дымовое тестирование пайплайна и проверь совпадение размерности предсказаний.

## Похожие
- [data-scientist](https://affpapa.org/nevibecode/agents/voltagent-community-data-scientist.md) — субагент · 3342 установки
- [Anomaly Detection](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anomaly-detection.md) — скилл · 523 установки
- [scikit-learn](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scikit-learn.md) — скилл · 143 установки
- [scikit-learn-best-practices](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scikit-learn-best-practices.md) — скилл · 888 установок
- [statistics-math](https://affpapa.org/nevibecode/skills/statistics-math.md) — скилл · 432 установки
- [shap](https://affpapa.org/nevibecode/skills/shap.md) — скилл · 2000 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md