name: paper-to-pipeline description: 根據機器學習/深度學習論文的實驗規劃文件自動生成完整的 Python 實驗 pipeline。支援資料預處理、模型構建、訓練迴圈、評估指標、結果視覺化。Use when user uploads an experiment plan document and wants to generate runnable PyTorch/TensorFlow/scikit-learn code.

Paper to Pipeline

根據實驗規劃文件自動生成機器學習/深度學習實驗的完整 Python 程式碼。

觸發場景

使用者上傳實驗規劃文件（Markdown/PDF/TXT），包含以下內容時觸發： - 資料集描述 - 模型架構 - 訓練配置（學習率、batch size、epoch 數） - 評估指標 - 實驗步驟

工作流程

1. 解析實驗規劃

讀取使用者上傳的實驗規劃文件，提取關鍵資訊： - 資料集型別（影像/文本/表格/時間序列） - 模型型別（CNN/RNN/Transformer/MLP 等） - 訓練引數 - 評估指標

2. 選擇程式碼模板

根據實驗型別選擇對應的模板： - 影像分類 → assets/templates/image_classification.py - 文本分類 → assets/templates/text_classification.py - 迴歸預測 → assets/templates/regression.py - 聚類分析 → assets/templates/clustering.py - 自定義架構 → 根據描述動態生成

3. 生成 Pipeline

生成包含以下模組的完整程式碼：

# 1. 資料載入與預處理
# 2. 模型定義
# 3. 訓練迴圈
# 4. 驗證/測試
# 5. 評估指標計算
# 6. 結果視覺化
# 7. 模型儲存/載入

4. 輸出檔案結構

generated_experiment/
├── main.py              # 主入口
├── dataset.py           # 資料載入
├── model.py             # 模型定義
├── train.py             # 訓練邏輯
├── evaluate.py          # 評估邏輯
├── config.yaml          # 配置檔案
├── requirements.txt     # 依賴
└── README.md            # 使用說明

參考文件

• 資料格式規範：詳見 references/data-format.md
• 常用模型模板：詳見 references/model-templates.md
• 訓練最佳實踐：詳見 references/training-best-practices.md

程式碼生成規則

框架選擇優先順序

1. 使用者明確指定 → 使用指定框架

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2. 影像任務 → PyTorch + torchvision
3. NLP 任務 → PyTorch + transformers 或 TensorFlow
4. 表格資料 → scikit-learn 或 PyTorch
5. 時間序列 → PyTorch 或 TensorFlow

預設配置

framework: pytorch
device: cuda if available else cpu
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
epochs: 100
optimizer: adamw
loss: cross_entropy (分類) / mse (迴歸)
metrics: [accuracy, precision, recall, f1] (分類) / [mae, rmse] (迴歸)

使用示例

示例 1：影像分類

使用者上傳：

實驗目標：CIFAR-10 影像分類
模型：ResNet-18
資料增強：隨機翻轉、隨機裁剪
最佳化器：AdamW, lr=0.0001
訓練：100 epochs, batch_size=64
評估指標：Top-1 Accuracy

生成：完整的 ResNet-18 訓練 pipeline，包含資料增強

示例 2：文本情感分析

使用者上傳：

任務：電影評論情感分析（二分類）
模型：BERT-base-chinese
資料集：ChnSentiCorp
batch_size: 16
epochs: 5

生成：基於 HuggingFace transformers 的 BERT 微調程式碼

示例 3：時間序列預測

使用者上傳：

任務：股票價格預測
輸入：過去 60 天的收盤價
輸出：未來 5 天的預測
模型：LSTM (2 層，hidden=128)

生成：LSTM 時間序列預測 pipeline

注意事項

1. 程式碼可執行性：生成的程式碼必須可直接執行，包含所有必要的 import
2. 配置分離：超引數放入 config.yaml，便於調整
3. 日誌記錄：包含訓練進度日誌和 TensorBoard 支援
4. 異常處理：關鍵位置新增 try-catch 和錯誤提示
5. 註釋充分：關鍵程式碼段新增中文註釋

相關檔案

• scripts/generate_pipeline.py - 程式碼生成主指令碼
• references/data-format.md - 資料格式規範
• references/model-templates.md - 模型模板參考
• assets/templates/ - 程式碼模板檔案

這個 Skill 的創意很好，能自動把實驗規劃變成可執行的程式碼，程式碼質量也不錯，用了現代化的寫法。不過它只實現了影像分類一種功能，其他型別的任務模板還不完整，而且文件裡提到的一些檔案也沒有。整體來說有一定實用價值，但還需要繼續完善才能真正好用。