training
Corpus-to-dataset pipeline for AI training data curation. Ingests sources, synthesizes examples, generates DPO/KTO preference pairs, applies decontamination, and exports to…
Пакет плагинов · от jmagly
Коротко
training: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель jmagly. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-23 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-27.
Corpus-to-dataset pipeline for AI training data curation. Ingests sources, synthesizes examples, generates DPO/KTO preference pairs, applies decontamination, and exports to Alpaca/ShareGPT/ChatML/JSONL/Parquet with provenance. Optional Python runtime (aiwg-training CLI) for scale.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
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 jmagly/aiwg
/plugin install training@aiwgГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества jmagly/aiwg (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.0.0 | Форки (GitHub): 1 Звёзды (GitHub): 1 |
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) |
|---|---|---|
| aiwg | jmagly/aiwg | 225 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 15
acquire-training-sourcedataset-docsdataset-reproducedataset-versiondecontamination-checkexample-quality-assessexample-synthesizerflow-dataset-buildformat-adapter-alpacaformat-adapter-chatmlformat-adapter-jsonlformat-adapter-parquet
Показать остальные 3
format-adapter-sharegptpreference-generatorsynthetic-data-generator
Агенты: 7
dataset-evaluator-agentdataset-publication-agentdecontamination-agentexample-synthesizer-agentformat-converter-agentpreference-generator-agentsource-curator-agent
Правила: 2
decontamination-gatelicense-check
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
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.
-
Create evaluation datasets in JSON, CSV, or JSONL format for Dokimos
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Search the Mozilla Data Collective catalog of ethically sourced AI training datasets.
-
Validate and convert JSONL fine-tuning data across 11 AI providers. 13 tools.
-
End-to-end data annotation toolkit. Prep raw data, design annotation schemas, annotate interactively with Claude (small scale) or scaffold Gemini batch inference (large scale…
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
AI/ML skills including prompt engineering, RAG, and chunking strategies
-
Search and license real-world AI training data: egocentric video, UMI gripper demos, custom EEG.
-
golden-dataset-mcp io.github.nipunkhanderia/golden-dataset-mcp
Version-controlled golden datasets and RAG evaluation, no API key needed.
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.
-
Honeydew AI plugins for semantic data modeling and data analysis — 9 skills, 3 hooks, multi-platform support.
-
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…
-
Output.ai workflow development toolkit for Claude Code. Adds 5 specialist agents (planner, builder, debugger, prompt writer, quality reviewer), 40+ slash-command skills covering…
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 multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Output.ai workflow development toolkit for Claude Code. Adds 5 specialist agents (planner, builder, debugger, prompt writer, quality reviewer), 40+ slash-command skills covering…
-
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.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
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.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Answer product and business questions with data
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Create evaluation datasets in JSON, CSV, or JSONL format for Dokimos
-
End-to-end data annotation toolkit. Prep raw data, design annotation schemas, annotate interactively with Claude (small scale) or scaffold Gemini batch inference (large scale…
-
AI/ML skills including prompt engineering, RAG, and chunking strategies
-
Plan small custom models and fine-tunes: check the Hub, research options, write the spec in a planning repo.
-
Agents for data engineering, machine learning, and AI development
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.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
A runtime-portable 5-agent quality gate that adjudicates text artifacts before they ship. Five role-conditioned LLM deliberators run a 2-round async protocol with cross-read…
-
Microsoft Copilot Studio YAML authoring toolkit. Create, edit, validate, and test Copilot Studio agents using YAML files.
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…
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
Microsoft Dataverse plugin for coding agents, covering record CRUD, bulk data operations, advanced queries, schema and metadata, administration, security, environment management…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Generate presentations, documents, and webpages.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
-
An MCP server to help make U.S. Government open datasets AI-friendly.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Search the Mozilla Data Collective catalog of ethically sourced AI training datasets.
-
Validate and convert JSONL fine-tuning data across 11 AI providers. 13 tools.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
local-delegate io.github.ZahiriNatZuke/local-delegate
Delegate mechanical text tasks to a local OpenAI-compatible LLM to save Claude quota.
-
Find & fetch research datasets across 21 archives, omics registries, and literature sources.
-
marm-mcp-server io.github.Lyellr88/marm-mcp-server
Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic search.
-
perplexity com.mcparmory/perplexity
Search the web, generate AI responses, and create embeddings with real-time information
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
Compile documents into a cited knowledge wiki. Retrieve evidence, query, and review via local MCP.
-
dossier ai.imboard/dossier
MCP server for dossier automation standard - enables LLMs to discover, verify, and execute dossiers
-
Local-first memory for AI coding agents — Markdown + SQLite FTS5, shared across editors via MCP.
-
rubber-duck io.github.nesquikm/rubber-duck
Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more
-
One workspace for every AI coding assistant. Shared tasks, memory, and governance.
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.