📌 run-train 是什么？
机器学习项目的训练环节，坑多且琐碎：数据要预处理、超参要配置、环境要就绪、训练要监控、结果要评估，任何一个环节没对齐，训练出来的模型就可能不对。run-train 是 RigorPilot 系列的技能，让 AI 帮你把训练流程理顺并跑起来。
它覆盖从数据准备、训练脚本配置、到启动训练、监控进度、评估结果的全流程，尤其适合复现论文实验、或者把别人的训练代码跑通并调参。
训练这件事，最怕的是"稀里糊涂跑完，结果不知道对不对"。run-train 强调把每一步都做得可复现、可验证。
🧩 核心功能
数据准备：检查数据格式、预处理、划分训练/验证集。
训练配置：配置模型、超参、优化器、学习率等。
环境搭建：准备 GPU 环境、装框架和依赖。
启动训练：启动训练任务，设置日志和断点续训。
进度监控：监控 loss、指标、资源占用。
结果评估：评估模型效果，判断是否达标。
👍 优点
全流程覆盖，从数据到评估都有人带。
可复现：步骤和配置记录清楚。
省心：不用自己对着文档一点点抠。
⚠️ 不足与局限
训练本身耗时耗算力，AI 只能帮你搭流程，跑多久取决于你的硬件。
超参调优仍需结合经验和实验，AI 给的是起点。
分布式训练、特殊框架的高级用法可能覆盖不全。
🙋 适合谁用
ML 工程师：跑训练、调参、评估。
研究者：复现论文实验。
学生：做课程项目、毕设实验。
团队：统一训练流程和规范。
🛠️ 第一次安装
前提：电脑装了 Node.js（18+），有支持 Skill 的 AI 工具（如 Claude Code）。打开终端执行：
CLI 会自动检测你装的 AI 助手，确认安装位置后即可使用，装完可以用 npx skills list 确认它在列表里。
✍️ 上手：几个真实例子
场景一：跑通训练
场景二：调参
场景三：复现实验
🎯 典型应用场景
模型训练：跑通训练流程。
实验复现：复现论文结果。
调参优化：提升模型效果。
训练管理：监控和评估训练。
⚖️ 和类似方案对比
相比自己照着文档硬啃，run-train 的价值在于把训练流程标准化、可复现，并且能在你卡住（环境、报错、指标不对）时给出排查方向。它不替代你对问题的理解，但能把大量琐碎的工程细节扛下来。
💡 常见问题 FAQ
问：没有 GPU 能跑吗？
小模型可以在 CPU 上跑通验证，大模型训练建议用 GPU。
问：训练到一半断了怎么办？
配置断点续训，让它帮你接着之前的权重继续。
问：结果不好怎么排查？
从数据、超参、过拟合几个角度让它帮你分析。
问：会占用我机器很久吗？
训练时长取决于模型和数据规模，可以先小规模试跑确认无误再全量。
🤖 适合哪些 AI 工具
Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot 等支持 Skill 的工具都能装。
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