# experiment-tracking-swanlab

Скилл учит агента вести эксперименты в SwanLab: логировать метрики, конфиги и медиа, поднимать локальный дашборд.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 896 установок · ★ 13956
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/13-mlops/swanlab/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-11
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-tracking-swanlab

## Что делает

Скилл даёт агенту готовые шаблоны работы с SwanLab — открытой библиотекой для трекинга ML-прогонов. Внутри примеры инициализации запуска, логирования скаляров, сравнения прогонов по сидам и чекпоинтам, а также записи изображений, аудио, текста, GIF, облаков точек и молекул.

Есть разделы под PyTorch, Transformers, PyTorch Lightning и Fastai: для Transformers показан запуск через `report_to="swanlab"` в `TrainingArguments`. Отдельно разобраны локальный режим (`mode="local"` с `logdir`) и self-hosted: логин по `SWANLAB_API_KEY` с указанием `host`, просмотр логов через `swanlab watch -l ./swanlog` и отложенная синхронизация командой `swanlab sync`.

Для медиа-примеров нужны `pillow` и `soundfile`, а локальный дашборд и `swanlab watch` требуют пакета `swanlab[dashboard]` — без него режим `mode="local"` не заработает. Установка тянет `swanlab>=0.7.11`; для облака или своего сервера понадобится `swanlab login`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill experiment-tracking-swanlab -a claude-code
```
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill swanlab -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/swanlab/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/swanlab/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill swanlab -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/swanlab/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill swanlab -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/swanlab/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs swanlab
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/swanlab/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill swanlab -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --path 13-mlops/swanlab
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/swanlab/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill swanlab -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/13-mlops/swanlab/SKILL.md

## Когда брать
- логировать метрики обучения по эпохам и батчам
- сравнить прогоны с разными сидами и гиперпараметрами
- поднять локальный дашборд без облачного аккаунта
- записать изображения и аудио рядом с кривыми лосса
- подключить трекинг к Trainer из Transformers

## Примеры запросов агенту
- настрой SwanLab для обучения ResNet на MNIST
- добавь логирование train/loss и val/loss через swanlab
- переведи обучение в локальный режим с логами в ./swanlog

## Похожие
- [ml-pipeline-automation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ml-pipeline-automation.md) — скилл · 389 установок
- [wandb-primary](https://affpapa.org/nevibecode/skills/wandb-primary.md) — скилл · 1700 установок
- [experiment-code](https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-code.md) — скилл · 1600 установок
- [mle-workflow](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mle-workflow.md) — скилл · 4600 установок
- [ai-research-explore](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ai-research-explore.md) — скилл · 337400 установок
- [explore-run](https://affpapa.org/nevibecode/skills/explore-run.md) — скилл · 336500 установок

Из того же набора: [orchestra-research/ai-research-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/orchestra-research/ai-research-skills.md) — 66 карточек

_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