# nemo-rl-brev-etiquette

Скилл задаёт агенту правила хранения файлов на инстансе Brev: код остаётся в репозитории, тяжёлые артефакты уезжают на /ephemeral.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-rl-brev-etiquette/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-rl-brev-etiquette

## Что делает

Скилл описывает, как вести себя на машине Brev при работе с NeMo-RL. Исходный код и мелкие правки конфигов живут в `/home/ubuntu/RL`, а всё, что генерируется в прогонах — чекпоинты, логи, временные каталоги Ray, офлайн-файлы W&B, трейсы профайлера, дампы оценки — уходит на `/ephemeral`. Репозиторий остаётся маленьким, и его можно спокойно просматривать.

Внутри — набор правил и готовых фрагментов команд. Перед кампанией скилл советует проверить место через `df -h /home/ubuntu/RL /ephemeral` и не стартовать, если `/ephemeral` нет или он почти полон. Кэши — Hugging Face, PyTorch, Triton, `uv`, pip — держатся в одном общем корне на пользователя, а не расползаются по экспериментам. Переменные вроде `HF_HOME`, `TORCH_HOME`, `RAY_TMPDIR`, `TMPDIR` и `WANDB_DIR` выставляются на пути под экспериментом.

Секреты лежат в `/home/ubuntu/RL/.env`: там могут быть `WANDB_API_KEY`, `HF_TOKEN` или `HUGGING_FACE_HUB_TOKEN`. Скилл требует загружать этот файл перед запусками с внешней авторизацией и никогда не печатать значения ключей в лог. Если файла нет или нужный ключ не подхватился, агент напомнит добавить его — без этого аутентифицированные прогоны не пойдут. Чистить разрешено только каталоги текущей кампании: общие кэши и чужие запуски трогать нельзя.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-rl-brev-etiquette -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-rl-brev-etiquette -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-rl-brev-etiquette -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nemo-rl-brev-etiquette
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nemo-rl-brev-etiquette/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-rl-brev-etiquette -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-rl-brev-etiquette
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-rl-brev-etiquette -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/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-rl-brev-etiquette/SKILL.md

## Когда брать
- разложить чекпоинты и логи по `/ephemeral`, не забивая git-репозиторий
- проверить свободное место перед долгим прогоном обучения
- свести кэши Hugging Face, PyTorch и pip в один общий корень
- подхватить `WANDB_API_KEY` и `HF_TOKEN` из `.env` перед запуском
- убрать за экспериментом, не задев общие кэши и чужие каталоги

## Примеры запросов агенту
- проверь место на диске и подготовь корень кампании на `/ephemeral` перед запуском nemo-rl-auto-research
- загрузи `/home/ubuntu/RL/.env` и запусти обучение с логами в `$EXP_DIR/logs/run.log`
- перенеси чекпоинты и офлайн-файлы W&B на `/ephemeral`, в репозитории оставь только записи для воспроизведения

## Похожие
- [nemo-evaluator-sdk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-evaluator-sdk.md) — скилл · 943 установки
- [nemo-guardrails](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-guardrails.md) — скилл · 944 установки
- [run-experiment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/run-experiment.md) — скилл · 523 установки
- [mle-workflow](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mle-workflow.md) — скилл · 4600 установок
- [repo-intake-and-plan](https://affpapa.org/nevibecode/skills/repo-intake-and-plan.md) — скилл · 476200 установок
- [run-train](https://affpapa.org/nevibecode/skills/run-train.md) — скилл · 336500 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 195 карточек

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