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W&B Skills の機能
| ワークフロー | 機能 |
|---|---|
| モデル トレーニング |
|
| エージェント構築 |
|
前提条件
npxコマンドを使用するための Node.js。- W&B APIキー。wandb.ai/authorize で作成し、環境変数として設定します。
- (任意) W&B のプロジェクト名を
WANDB_PROJECT環境変数に設定します。これにより、毎回指定しなくても、エージェント が正しい W&B プロジェクトを対象にできるようになります。
W&B Skills をインストールする
--global フラグを付けて次のコマンドを実行します。
--agent フラグも使えます。
--agent および --skill オプションの一覧は、skills CLI ドキュメントを参照してください。
W&B Skills を使用する
- “PyTorch モデルのトレーニングメトリクスを W&B にログしてください。”
- “直近 10 件の run の損失曲線を分析し、最も高いパフォーマンスを示した設定を特定してください。”
- “LangChain エージェント をトレースし、結果を Weave にログしてください。”
- “テスト用データセットを使用して エージェント を評価し、結果を要約してください。”
- “直近の評価における失敗モードを見つけて分類してください。”
- “run A と run B の設定を比較し、差分を表示してください。“
使用のヒント
| 推奨 | 非推奨 |
|---|---|
| ”直近 5 件の Runs の最終検証損失は何ですか?" | "私のモデルの調子はどうですか?" |
| "直近 10 件のトレースの token usage を要約してください。" | "私のトレースをすべて表示してください。" |
| "run A と run B の設定を比較してください。" | "最も良い Runs はどれですか?" |
| "どの eval の F1 スコアが最も高かったですか?" | "私の評価はどうなっていますか?” |