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ML实验追踪

技能标识：ml-experiment-tracker

Plan reproducible ML experiment runs with explicit parameters, metrics, and artifacts. Use before model training to standardize tracking-ready experiment definitions.

作者：admin | 来源记录：ClawHub

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ClawHub

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V 0.1.0

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概述

安装方式

版本历史

ML实验追踪

ML实验追踪器

概述

生成结构化的实验计划，可在实验追踪系统中进行一致性记录。

工作流程

1. 定义数据集、目标任务、模型族和参数搜索空间。
在训练前定义评估指标和验收阈值。
生成包含版本和制品预期的运行计划。
导出运行计划以便在追踪工具中执行。

使用捆绑资源

- 运行 scripts/buildexperimentplan.py 以生成一致的运行计划。
阅读 references/tracking-guide.md 获取可复现性检查清单。

防护措施

- 保持输入明确且机器可读。
始终包含评估指标和基准标准。

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项，并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境：

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一：安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 ml-experiment-tracker-1776296793 技能

方式二：设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源，然后帮我安装 ml-experiment-tracker-1776296793 技能

通过命令行安装

skillhub install ml-experiment-tracker-1776296793

下载

⬇ 下载 ml-experiment-tracker v0.1.0（免费）

文件大小: 3.43 KB | 发布时间: 2026-4-16 17:45

v0.1.0 最新 2026-4-16 17:45

Initial release of ml-experiment-tracker.

- Plan ML experiment runs with explicit parameters, metrics, and artifacts.
- Standardize experiment definitions for tracking and reproducibility.
- Generate structured run plans before model training.
- Provides scripts for creating run plans and reference guides for best practices.

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