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Capacités de W&B Skills
| Flux de travail | Capacités |
|---|---|
| Entraînement du modèle |
|
| Création d’agents |
|
Prérequis
- Node.js (pour la commande
npx). - Une clé API W&B. Créez-en une sur wandb.ai/authorize, puis définissez-la comme variable d’environnement :
- (Facultatif) Définissez le nom de votre projet W&B comme variable d’environnement
WANDB_PROJECT. Cela permet à votre agent de cibler le bon projet W&B sans avoir à le préciser à chaque fois.
Installer W&B Skills
--global :
--agent :
--agent et --skill, voir la documentation CLI de skills.
Utiliser W&B Skills
- “Journalise les métriques d’entraînement de mon modèle PyTorch dans W&B.”
- “Analyse les courbes de perte de mes 10 derniers runs et identifie la configuration la plus performante.”
- “Trace mon agent LangChain et journalise les résultats dans Weave.”
- “Exécute une évaluation sur mon agent à l’aide du jeu de données de test et résume les résultats.”
- “Trouve les modes de défaillance dans ma dernière évaluation et classe-les.”
- “Compare les configurations du run A et du run B et montre-moi les différences.”
Conseils d’utilisation
| Recommandé | Non recommandé |
|---|---|
| ”Quelle est la perte de validation finale de mes 5 derniers runs ?" | "Comment se comporte mon modèle ?" |
| "Résume l’utilisation des tokens sur mes 10 dernières traces." | "Montre-moi toutes mes traces." |
| "Compare les configurations du run A et du run B." | "Quels sont mes meilleurs runs ?" |
| "Quelle évaluation avait le score F1 le plus élevé ?" | "Comment se passent mes évaluations ?” |