superml
ML engineering plugin: Give your AI coding agent ML engineering superpowers.
Пакет плагинов · от Leeroo Dev Team
Коротко
superml: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель Leeroo Dev Team. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-26 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-28.
Что просит
- Работает удалённо
- Хуков: 1
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 leeroo-ai/superml
/plugin install superml@supermlГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества leeroo-ai/superml (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.0.1 | Форки (GitHub): 18 Звёзды (GitHub): 196 |
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) |
|---|---|---|
| superml | leeroo-ai/superml | 196 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
MCP-серверы: 1
leeroopedia
Скиллы: 7
ml-debugml-experimentml-iterateml-planml-researchml-verifyusing-superml
Агенты: 1
ml-expert
Хуки: 1
SessionStart
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.
-
ML model training pipelines, hyperparameter tuning, model deployment automation, experiment tracking, and MLOps workflows
-
ML model training pipelines, hyperparameter tuning, model deployment automation, experiment tracking, and MLOps workflows
-
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
-
Data science and ML workflow tools. 9 agents, 8 commands, 19 skills, 9 templates for problem framing, preprocessing, validation, EDA, experimentation, review, deployment, and…
-
Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…
-
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…
-
Use this agent when implementing AI/ML features, integrating language models, building recommendation systems, or adding intelligent automation to applications. This agent…
-
ml-research
Machine learning experiments, training, evaluation and reproducible papers.
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)
-
Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
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, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
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…
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
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…
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.
-
AI-powered code review in Codex, powered by CodeRabbit.
-
Answer product and business questions with data
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
ML model training pipelines, hyperparameter tuning, model deployment automation, experiment tracking, and MLOps workflows
-
ML model training pipelines, hyperparameter tuning, model deployment automation, experiment tracking, and MLOps workflows
-
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
-
Data science and ML workflow tools. 9 agents, 8 commands, 19 skills, 9 templates for problem framing, preprocessing, validation, EDA, experimentation, review, deployment, 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
-
Analyze any repository and generate AI-ready configuration — AGENTS.md, copilot-instructions.md, CI workflows, issue templates, and more. Mines your PR review patterns and creates…
-
Meta prompts that help you discover and generate curated GitHub Copilot agents, instructions, prompts, and skills.
-
Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
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…
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
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.
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Stop stitching context for Copilot and Cursor. With Sequa MCP, your AI tools know your entire codebase and docs out of the box.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Build, test and publish Olbrain AI agents from Claude Code, Codex or Claude.ai.
-
Multi-model AI orchestration MCP server with code review, compare, and debate tools.
-
Read-only access to the My AI Guide directory of AI tools, repos, plugins, news and guides.
-
Discover, shortlist, compare, cost-model, and live-test 300+ AI models from your editor
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
replicate com.mcparmory/replicate
Run AI models, create deployments, and manage predictions via cloud API
-
lineai-mcp-server io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server
An MCP Server to utilize Lineai's rich software dependency data in your AI programming assistant.
-
air-blackbox-mcp io.github.airblackbox/air-blackbox-mcp
EU AI Act compliance scanner for Python AI agents. 14 tools across 6 articles.
-
Let one coding-agent CLI consult another: Codex, Claude Code, OpenCode, Copilot or Antigravity.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
-
crayon-c4-mcp io.github.SQUORA-NL/crayon-c4-mcp
Author, validate and maintain a CRAYON-C4 architecture model — never write an invalid file.
-
Contextual prompts and agent skills for 140+ AI platforms.
-
Hire human data labelers, RLHF annotators, and evaluators from your coding agent.
-
suno-mcp io.github.runapi-builder/suno-mcp
RunAPI MCP server for Suno: create tasks, poll status, check pricing.
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.