PufferLib 강화학습 가이드

무엇을 해주나

• PufferLib의 두 갈래(PyPI 안정판 3.0.0 vs 업스트림 4.0 소스)를 명시적으로 구분해, API를 섞어 쓰다 생기는 오류를 막아줍니다.
• Gymnasium/PettingZoo 환경을 GymnasiumPufferEnv·PettingZooPufferEnv로 감싸는 정석 절차와 계약(reset/step 반환값, terminated vs truncated) 검증 방법을 제시합니다.
• 동봉된 의존성 없는 CLI 스크립트로 환경 계약 검사, 벡터화 벤치마크, 학습 계획 생성(실제 실행 대신 dry-run), 재현 계획, 체크포인트 해시 점검을 수행합니다.
• W&B/Neptune 같은 외부 로깅과 신뢰할 수 없는 체크포인트 로딩에 대한 보안 수칙(자격증명 노출 금지, torch.load 위험성, 해시 선검증)을 강제합니다.

이런 분께 추천

• PufferLib으로 강화학습 실험을 돌리거나, 3.0에서 4.0으로 마이그레이션을 검토 중인 연구자·엔지니어
• 커스텀 Gym/PettingZoo 환경을 고성능 벡터화 파이프라인에 올려야 하는 분
• 외부에서 받은 환경 패키지나 체크포인트를 팀 규정에 맞게 안전하게 검증해야 하는 분

활용 예시

1. "내 Gymnasium 환경이 PufferLib에서 제대로 도나?" → python3 scripts/env_contract_validator.py --steps 64 --episodes 8 --seed 42로 공간·dtype·시드·리셋 규칙을 점검.
2. "CPU에서 1만 스텝 학습 계획만 뽑아줘" → scripts/train_template.py --profile pypi-3.0.0 --device cpu --total-timesteps 10000으로 실행 없이 계획 JSON 생성 후 validate_plan.py로 자원·보안 검증.
3. "받은 checkpoint.pt를 로드해도 되나?" → scripts/inspect_checkpoint.py checkpoint.pt --expected-sha256 ...로 역직렬화 없이 해시·형식만 확인 후 샌드박스 로딩 판단.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pufferlib/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pufferlib 폴더를 내 ~/.claude/skills/pufferlib/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.