# machine-learning

Скилл для разработки на JAX: подсказывает агенту функциональные приёмы, JIT и работу с ключами генератора случайных чисел.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 286
- Автор: Mindrally
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Mindrally/skills/tree/HEAD/machine-learning/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/machine-learning

## Что делает

Скилл задаёт агенту рамку для машинного обучения на JAX. Он напоминает про чистые функции без побочных эффектов, иммутабельность и оптимизацию под JIT-компиляцию. Если вы пишете обучение модели и хотите, чтобы ассистент не тащил в код привычки из PyTorch, это как раз про такой случай.

Внутри — набор правил по основам JAX. Для массивов предлагается `jax.numpy`, для производных `jax.grad`, для компиляции `jax.jit`, для векторизации `jax.vmap`. Управление потоком строится на `jax.lax.scan`, `jax.lax.cond` и `jax.lax.fori_loop`, а Python-ветвления внутри jitted-функций скилл советует не использовать. Отдельный блок про случайные числа: ключи нужно разветвлять, повторное использование одного ключа ломает воспроизводимость.

Есть разделы про память и производительность: подбор dtype, батчинг, чекпоинтинг для больших моделей, профилирование горячих участков. Слои нейросетей предлагается описывать через Flax или Haiku, модели — как чистые функции. Учтите, что это только инструкция для агента: сам JAX и выбранную библиотеку слоёв придётся поставить в проект отдельно.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill machine-learning -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill machine-learning -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill machine-learning -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Mindrally/skills machine-learning
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill machine-learning -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Mindrally/skills --path machine-learning
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill machine-learning -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/Mindrally/skills/tree/HEAD/machine-learning/SKILL.md

## Когда брать
- писать обучение модели на JAX без побочных эффектов
- заменить Python-циклы на `jax.lax.scan` и `fori_loop`
- разветвлять ключи генератора случайных чисел для воспроизводимости
- снизить расход памяти через чекпоинтинг и подбор dtype
- описать слои нейросети на Flax или Haiku

## Примеры запросов агенту
- помоги переписать этот цикл обучения на JAX с чистыми функциями
- проверь, что в jitted-функции нет Python-ветвлений, и замени их на `jax.lax.cond`
- разбей ключи PRNG так, чтобы батчи и дропаут не пересекались

## Похожие
- [machine-learning-engineer](https://affpapa.org/nevibecode/agents/machine-learning-engineer.md) — субагент · 431 установка
- [Machine Learning Engineer](https://affpapa.org/nevibecode/prompts/machine-learning-engineer.md) — промпт · ★ 174597
- [deep-learning-book](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deep-learning-book.md) — скилл · 12 установок
- [interpreters](https://affpapa.org/nevibecode/skills/interpreters.md) — скилл · 564 установки
- [golang-samber-lo](https://affpapa.org/nevibecode/skills/golang-samber-lo.md) — скилл · 38500 установок
- [golang-samber-mo](https://affpapa.org/nevibecode/skills/golang-samber-mo.md) — скилл · 38200 установок

Из того же набора: [mindrally/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/mindrally/skills.md) — 168 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