Stable Baselines3 강화학습 도우미

무엇을 해주나

Stable Baselines3(SB3) 2.8 기준으로 강화학습 에이전트를 다루는 전 과정을 Claude가 대신 설계해 줍니다.

• PPO / A2C / SAC / TD3 / DDPG / DQN / HER 중 문제에 맞는 알고리즘 선택 가이드
• gymnasium.Env 기반 커스텀 환경 템플릿과 check_env() 검증 절차
• DummyVecEnv·SubprocVecEnv 병렬 환경 구성과 off-policy 최적화 팁
• EvalCallback·CheckpointCallback·커스텀 콜백 작성
• 모델 저장/로드, VecNormalize 통계 보존, 평가 및 비디오 녹화
• 학습률 스케줄, Dict 관측(MultiInputPolicy), TensorBoard 연동

scripts/에 학습·평가·커스텀 환경 템플릿이, references/에 알고리즘 비교와 콜백 레퍼런스가 함께 들어 있습니다.

이런 분께 추천

• RL 논문 재현이나 프로토타이핑을 빠르게 돌려야 하는 연구자·대학원생
• 로봇 제어, 게임 AI, 자원 스케줄링 등 단일 에이전트 RL을 다루는 엔지니어
• SB3 API를 처음 쓰면서 실수 없이 표준 워크플로를 익히고 싶은 개발자

활용 예시

1. "내 창고 재고 시뮬레이터를 Gymnasium 환경으로 감싸고 check_env로 검증해 줘" → 커스텀 환경 클래스와 검증 스크립트 생성
2. "연속 제어 문제인데 SAC와 TD3 중 뭘 쓸지 정하고 학습 스크립트를 만들어 줘" → 알고리즘 비교 후 콜백·TensorBoard 포함 학습 코드 작성
3. "학습된 PPO 모델을 10 에피소드 평가하고 결과 영상을 저장해 줘" → evaluate_policy + VecVideoRecorder 코드 제공

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/stable-baselines3 폴더를 내 ~/.claude/skills/stable-baselines3/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.