compare — 학습 run 동일 스텝 비교

무엇을 해주나

• 트래커를 자동 감지합니다(환경변수·설정 파일·mlruns/·runs/·결과 JSON/CSV 순으로 확인).
• 비교의 핵심인 동일 스텝 정렬을 강제합니다. 학습 중인 run이 11에폭이면, 베이스라인도 11에폭 지점을 잘라서 비교합니다(100에폭 최종값과 비교하지 않음).
• 프록시 지표(kNN 정확도, loss, perplexity)와 다운스트림 목표 지표(linear probe, 태스크 F1)를 분리해 각각 보고하고, 프록시만으로는 승자를 선언하지 않습니다.
• 여러 run 랭킹(최고 성능, GPU 시간당 효율, 이상 종료 run), 애블레이션 델타 분석, 실험 리포트 템플릿 작성, 주기적 학습 모니터링(cron + 알림) 까지 다룹니다.
• run 이름은 항상 전체 이름으로 출력하도록 규칙을 둡니다.

이런 분께 추천

• 여러 학습 run을 돌리며 베이스라인 대비 진행 상황을 추적하는 ML 연구자·엔지니어
• 논문/리포트용 결과 표와 애블레이션 분석을 정리해야 하는 분
• wandb, neptune, mlflow, tensorboard 중 하나라도 쓰고 있는 팀

활용 예시

1. "distill-from-vit-l run이 baseline보다 뒤처지고 있나?" → 현재 에폭에서 베이스라인을 슬라이스해 프록시·다운스트림 표로 비교하고, 따라잡을 예상 스텝까지 제시.
2. "이번 주 실험 12개 요약 리포트 써줘" → Overview / Results Table / Key Findings / Recommendations 형식의 리포트 생성.
3. "학습 잘 돌아가는지 10분마다 확인해서 알려줘" → GPU 사용률·로그 신선도를 체크하는 cron 작업과 알림 연동 구성.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/fcakyon/labrat/HEAD/plugin/skills/compare/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 fcakyon/labrat 의 plugin/skills/compare 폴더를 내 ~/.claude/skills/fcakyon-compare/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.