fine-tune-prep
Generate dataset preparation for model fine-tuning
Пакет плагинов · от barnburner121
Коротко
fine-tune-prep: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель barnburner121. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-14 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-16.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add barnburner121/claude-plugin-marketplace
/plugin install fine-tune-prep@barnburner121-pluginsГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества barnburner121/claude-plugin-marketplace (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.0.0 | Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 3 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| barnburner121-plugins | barnburner121/claude-plugin-marketplace | 3 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
MCP-серверы: 1
plugin-hub
Скиллы: 1
fine-tune
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Возможно, тот же плагин
Листинги, у которых есть общий признак с этим, но недостаточно, чтобы считать их одним продуктом.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Validate and convert JSONL fine-tuning data across 11 AI providers. 13 tools.
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Data science and ML workflow tools. 9 agents, 8 commands, 19 skills, 9 templates for problem framing, preprocessing, validation, EDA, experimentation, review, deployment, and…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
huggingface-mcp io.github.mrfentmen/huggingface-mcp
Hugging Face models and datasets. No key required for public data.
-
SQL, analytics, datasets, models and machine-learning workflows.
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
together-ai-skills
A collection of skills that teach coding agents how to use the Together AI platform, including chat completions, image generation, video, audio, embeddings, fine-tuning, batch…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Answer product and business questions with data
-
Install, open, and connect the signed ChatCut Desktop app from Codex.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Data science and ML workflow tools. 9 agents, 8 commands, 19 skills, 9 templates for problem framing, preprocessing, validation, EDA, experimentation, review, deployment, and…
-
SQL, analytics, datasets, models and machine-learning workflows.
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Comprehensive collection for building declarative agents with Model Context Protocol integration for Microsoft 365 Copilot
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Generate presentations, documents, and webpages.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Validate and convert JSONL fine-tuning data across 11 AI providers. 13 tools.
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
huggingface-mcp io.github.mrfentmen/huggingface-mcp
Hugging Face models and datasets. No key required for public data.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.