/ml--model-deployment

/ml--model-deployment es una skill de Claude Code de la sección IA y Agentes. Lleva un modelo entrenado a producción: patrón de servicio por lotes u online, API, empaquetado, monitorización y detección de deriva.

Descripción del autor (traducida)

Despliega un modelo de ML: patrón de servicio (batch/online), API, monitorización, detección de drift

Cómo pedírselo

/ml--model-deployment despliega mi modelo como una API online
/ml--model-deployment monta inferencia por lotes para este modelo
/ml--model-deployment añade detección de drift a mi modelo en producción

Instalar

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sgomez-dev/claude-skills/main/install.sh | bash

Tras instalar con el script, escribe /ml--model-deployment. ¿Usas Cursor, Windsurf o Codex? Guías por plataforma

Demo en camino

/ml--model-evaluationEvaluar un modelo de ML
Evalúa un modelo más allá de un solo número: métricas según el coste de cada error, calibración, rendimiento por segmentos y análisis de fallos.
Hecha aquí
/ml--model-trainingEntrenar un modelo de ML
Entrena un modelo con método: primero una línea base simple, luego el modelo más sencillo que sirva, con validación cruzada y ajuste de parámetros.
Hecha aquí
/ml--recommender-systemSistema de recomendación
Construye un recomendador que supere a un baseline de popularidad: elige enfoque, resuelve el arranque en frío y lo evalúa offline.
Hecha aquí
/ml--time-series-forecastPrevisión de series temporales
Construye una previsión con baselines ingenuos, estacionalidad, backtesting e intervalos de predicción, sin usar datos del futuro.
Hecha aquí
/agent-reachInvestigación en internet y redes
Busca y lee contenido de internet y de 16 plataformas (Reddit, YouTube, X, LinkedIn, GitHub, RSS…) para investigar un tema sin publicar nada.
Por Panniantong
/ai--agent-builderDiseño de agentes de IA
Diseña e implementa un agente de IA en tu código: bucle, herramientas, memoria, límites de parada y un conjunto de pruebas de tareas.
Hecha aquí

Cómo pedírselo

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