# pyre-code-ml-practice

Скилл помогает развернуть self-hosted платформу Pyre Code с 68 задачами по ML и добавлять в неё свои. Пригодится, если нужна практика по внутренностям трансформеров и диффузии без GPU.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 517 установок · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/pyre-code-ml-practice/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/pyre-code-ml-practice

## Что делает

Pyre Code — это платформа для практики по ML, которую вы поднимаете у себя. Внутри 68 задач: от ReLU и softmax до flow matching, DPO, GRPO и Mamba SSM. Решаете в браузерном редакторе, проверка проходит мгновенно, видеокарта не нужна — тесты крутятся на CPU.

Скилл ведёт по установке тремя способами. Быстрый — `./setup.sh` создаёт `.venv`, ставит Python-зависимости и печатает команду запуска. Есть вариант через conda с Python 3.11 и Docker с `docker compose up --build`. После старта сервис проверки живёт на `http://localhost:8000`, веб-приложение — на `http://localhost:3000`. Прогресс в Docker хранится в томе, сбросить его можно через `docker compose down -v`.

Отдельная часть — добавление своих задач. Каждая задача лежит в `torch_judge/problems/` как Python-модуль с описанием, стартовым кодом, эталонным решением и функцией проверки. Скилл показывает структуру такого модуля, так что свою задачу вы соберёте по образцу. Встроенная AI-подсказка необязательна: она включается через переменные `AI_HELP_BASE_URL`, `AI_HELP_API_KEY` и `AI_HELP_MODEL` в `web/.env`, подойдёт любой OpenAI-совместимый эндпоинт. Без ключа на сервере пользователь может ввести свой в интерфейсе.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill pyre-code-ml-practice -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill pyre-code-ml-practice -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill pyre-code-ml-practice -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills pyre-code-ml-practice
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/pyre-code-ml-practice/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill pyre-code-ml-practice -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/pyre-code-ml-practice
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill pyre-code-ml-practice -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/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/pyre-code-ml-practice/SKILL.md

## Когда брать
- развернуть локальную платформу для практики по ML
- добавить свою задачу в набор Pyre Code
- запустить сервис проверки решений отдельно от фронтенда
- настроить AI-подсказку на свой эндпоинт
- разобраться, почему решение не проходит проверку

## Примеры запросов агенту
- Разверни Pyre Code через Docker и скажи, на каких портах поднимутся сервисы
- Добавь в `torch_judge/problems/` новую задачу на реализацию RMSNorm
- Подключи AI-подсказку к моему эндпоинту через `web/.env`

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 349800 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 139 карточек

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