torchcode-pytorch-interview-practice — скилл для Claude Code
Скилл разворачивает среду практики по PyTorch: 40 задач с автопроверкой, градиентной верификацией и замером времени. Пригодится перед собеседованием по ML.
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a claude-codeЧто делает torchcode-pytorch-interview-practice
Скилл ведёт вас по набору задач на реализацию слоёв PyTorch с нуля: softmax, LayerNorm, MultiHeadAttention, GPT-2 и другие. Уровни от простого к сложному. Каждая задача лежит в отдельном ноутбуке, есть шаблон для работы и эталонное решение, к которому можно заглянуть после попытки.
Проверяет работу пакет torch_judge. Функция check("softmax") прогоняет тесты, сверяет результат с эталоном из PyTorch, проверяет совместимость с autograd и меряет время. Есть hint() для подсказки без спойлеров и reset_progress() для сброса прогресса. Список задач и ваш прогресс показывает status().
Запускать можно без установки: ноутбуки открываются в Hugging Face Spaces и Google Colab. Для локального варианта есть pip install torch-judge, готовый Docker-образ и сборка из репозитория через make run. Последняя сама определяет Docker или Podman и откатывается на локальную сборку, если образ реестра недоступен — частая история на Apple Silicon.
Какие задачи решает
- реализовать softmax с численной стабильностью
- написать MultiHeadAttention и разбиение по головам
- собрать GPT-2 из отдельных компонентов
- проверить свою реализацию на совместимость с autograd
- потренироваться перед собеседованием по ML
Примеры запросов агенту
- Покажи список задач и мой прогресс через
status() - Проверь мою реализацию
layernormчерезcheck("layernorm") - Дай подсказку по задаче
attentionбез спойлеров
Как установить torchcode-pytorch-interview-practice
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/trending-skills torchcode-pytorch-interview-practice2Вручную: положить файлы
.github/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/torchcode-pytorch-interview-practiceВручную: положить файлы
.devin/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о torchcode-pytorch-interview-practice
Как установить torchcode-pytorch-interview-practice в Claude Code?
Выполните npx skills add reason-machines/trending-skills --skill torchcode-pytorch-interview-practice -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/torchcode-pytorch-interview-practice/SKILL.md.
Что делает torchcode-pytorch-interview-practice?
Даёт среду практики по PyTorch в стиле LeetCode: 40 задач на реализацию слоёв с нуля, автопроверка, верификация градиентов и замер времени.
Нужно ли что-то ставить, чтобы начать?
Нет, ноутбуки открываются в Hugging Face Spaces и Google Colab. Для работы в своём окружении есть pip install torch-judge, Docker-образ и локальная сборка.
