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NanoResearch 실험 코드 생성기

실험 설계서(JSON)를 받아 학습·평가·어블레이션까지 갖춘 파이썬 프로젝트 골격을 자동으로 만들어 줍니다.

개발·코딩중급★ 1,477⑂ 106AI 점수 6/10마지막 업데이트: 2026. 5. 26.

무엇을 해주나

NanoResearch 파이프라인의 실험 단계 스킬입니다. 기획 단계에서 만들어진 papers/experiment_blueprint.json을 읽어 데이터셋, 베이스라인, 평가 지표, 어블레이션 그룹을 파악하고 바로 실행 가능한 형태의 파이썬 프로젝트 구조를 생성합니다.

생성되는 결과물:

  • data/ — 데이터 로딩·전처리 모듈
  • models/ — 제안 방법 및 각 베이스라인 아키텍처 구현 스텁
  • training/ — 로깅·체크포인트·조기 종료가 포함된 학습 루프
  • evaluation/ — 지표 계산과 결과 집계
  • configs/ — 실험·어블레이션별 YAML 설정 파일
  • run.py, requirements.txt — 실행 진입점과 의존성 목록

외부 도구나 API 키 없이 LLM 코드 생성만으로 동작합니다.

이런 분께 추천

  • 논문용 실험 코드를 매번 처음부터 세팅하는 데 지친 대학원생·연구자
  • 여러 베이스라인과 어블레이션을 일관된 구조로 관리하고 싶은 ML 엔지니어
  • NanoResearch의 아이디어 → 기획 → 실험 워크플로를 함께 쓰는 사용자

활용 예시

  1. 논문 재현 실험: 기획 스킬이 만든 blueprint에 3개 베이스라인과 2개 데이터셋이 적혀 있으면, 각 모델 스텁과 공통 학습 루프, 데이터 로더가 한 번에 생성됩니다.
  2. 어블레이션 세트업: "손실 항 제거", "어텐션 헤드 수 변경" 같은 어블레이션 그룹마다 별도 YAML 설정이 만들어져 python run.py --config configs/ablation_a.yaml 형태로 바로 돌릴 수 있습니다.
  3. 팀 공유용 표준 템플릿: 새 연구 주제를 시작할 때 동일한 디렉터리 규칙으로 프로젝트를 열어 팀원 간 코드 리뷰와 인수인계가 쉬워집니다.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 OpenRaiser/NanoResearch 의 skills/nanoresearch-experiment 폴더를 내 ~/.claude/skills/nanoresearch-experiment/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r NanoResearch/skills/nanoresearch-experiment ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch.git
  2. 스킬 폴더가 없다면 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 이 스킬만 복사합니다: cp -r NanoResearch/skills/nanoresearch-experiment ~/.claude/skills/
  4. (권장) 같은 파이프라인의 기획 스킬도 함께 복사해 두면 blueprint 생성부터 연결됩니다.
  5. Claude Code를 다시 실행하고 /skills 또는 스킬 목록에서 nanoresearch-experiment가 보이는지 확인합니다.
  6. 프로젝트 폴더에 papers/experiment_blueprint.json을 준비한 뒤, "이 blueprint로 실험 코드 골격을 만들어줘"라고 요청합니다.
  7. 생성된 experiments/requirements.txt를 설치하고(pip install -r experiments/requirements.txt) python experiments/run.py --config ...로 테스트합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT