ML-пайплайн для ваших проектов

Возможности

• Файлыread_file, write_file, edit_file, delete_file, make_dir, move_file, copy_file, list_dir, grep, glob работают в папке чата.
• Shellзапускает команды терминала, такие как сборка и тесты, оценивая успех по реальному коду завершения.
• Вебweb_search находит информацию, а http_get читает страницы официальной документации.
• Скриншоты и изображенияgen_image сохраняет реальные файлы изображений, а ocr читает текст со скриншотов.
• Оркестрацияtask разбивает работу на параллельные подагенты, а run_on_model отправляет сложные шаги большим моделям.
• Режимы согласованияAuto-run действует сразу, Ask first приостанавливается перед изменениями, Plan only пишет план.
• Cronзапускает промпты по расписанию.
• Моделииспользуйте облачного провайдера, локальную модель или встроенную модель с кнопкой Тест.

Пошаговые руководства

Шаги для начинающих

Начните конвейер машинного обучения с маленькой идеи, например фильтра спама. Агент использует list_dir, чтобы увидеть структуру вашей папки. Это реально. Агент использует glob для поиска релевантных скриптов в папке проекта. Затем он использует read_file, чтобы внимательно изучить код загрузки данных. Далее он использует write_file, чтобы создать для вас простой базовый скрипт. Люди, ищущие 'практичные ML-проекты для резюме', часто начинают с такой четкой структуры. Он использует edit_file для изменения скрипта при необходимости, показывая diff в режиме Ask first. Наконец, он запускает команду обучения в инструменте Shell для реального вывода.

Расширенный обзор

Агент использует grep, чтобы найти, где используется настройка в кодовой базе, и web_search, чтобы найти официальную документацию для вашей библиотеки. Просто. Он использует task для разделения обзора на части для параллельной обработки. http_get читает конкретные страницы, а gen_image сохраняет график. ocr читает текст со скриншота, а run_on_model обрабатывает сложные шаги. Навык контроля версий управляет ветками и коммитами для ваших проектов машинного обучения для начинающих. Cron планирует задачи, чтобы вы могли просмотреть план в режиме Plan only. Реальные идеи ML-проектов возникают, когда вы переключаетесь в Auto-run, чтобы позволить агенту завершить работу.