AI Research Skills : le manuel d'ingénierie ML de votre agent
En recherche IA, on passe plus de temps à déboguer l'infrastructure qu'à tester des hypothèses, et l'agent s'égare parmi des dizaines de frameworks. Orchestra Research a réuni 98 skills en 23 catégories : chacun traite un outil, comme Megatron-Core, vLLM ou TRL, et le skill autoresearch pilote tout le cycle en appelant le bon.
Inférence et évaluation avec vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp, SGLang et lm-eval-harness ; interprétabilité via TransformerLens et SAELens.
Des sections dédiées à la rédaction d'articles ML avec gabarits LaTeX et vérification des citations, au RAG, aux agents et au multimodal.
Quand s’en servir
Vous devez lancer un fine-tuning LoRA ou QLoRA sur un seul GPU sans tâtonner sur les options.
Vous montez un serveur d'inférence et hésitez entre vLLM, SGLang et TensorRT-LLM.
Vous voulez que l'agent mène seul un projet de l'état de l'art jusqu'au brouillon d'article.
Demandez à l’agent
Prépare un fine-tuning QLoRA de Gemma 7B avec Unsloth sur une A100 et justifie chaque hyperparamètre
Sers ce modèle avec vLLM et règle-le pour 50 requêtes simultanées
Lance autoresearch : le speculative decoding accélère-t-il la génération sur notre benchmark ?
Questions
Comment installer AI Research Skills ?
En mode interactif avec npx @orchestra-research/ai-research-skills, qui détecte vos agents, ou avec npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs. Dans Claude Code, on peut aussi ajouter la marketplace et installer des catégories en plugins.
Avec quels agents fonctionne AI Research Skills ?
L'installateur reconnaît Claude Code, Hermes Agent, OpenCode, Qoder, Cursor, Gemini CLI et d'autres. autoresearch peut tourner en continu via /loop dans Claude Code ou le heartbeat d'OpenClaw.
Peut-on n'installer qu'une partie des 98 skills ?
Oui. L'installateur propose tout, un pack de démarrage, des catégories ou des skills isolés ; dans Claude Code, chaque catégorie s'installe comme plugin, par exemple fine-tuning@ai-research-skills.
