用途：该技能用于让 AI 助手设计并实现面向特定任务的神经网络，借助 neural-network-builder 插件自动完成网络架构定义、层配置与训练参数设置，覆盖分类、生成和序列建模等任务。
主要能力：分析用户需求，理解目标架构、任务与性能目标；据此生成插件配置，指定层、激活函数及相关参数；执行 build-nn 命令，由插件按配置构建神经网络。可创建新架构，也可修改已有网络的层、参数或训练过程，并支持卷积、循环、transformer 等层类型。
使用方式：在触发条件满足时调用本技能，提供必要上下文与参数，随后审阅生成输出并按需修改。示例包括：为图像分类构建含三个卷积层和两个全连接层的卷积网络；为文本生成定义带 LSTM 单元和嵌入层的 RNN 架构。集成上依赖 Claude Code 环境中的 build-nn 命令，可与其他数据预处理、模型评估和部署类技能组合。
适用场景：需要新建或调整神经网络架构的机器学习任务，尤其是分类、生成和序列建模。
限制与前提：需具备适当的文件访问权限并安装所需依赖。文档给出最佳实践建议：按任务与数据特点选择层类型，调整学习率、批大小、层数等参数，并使用 dropout 或 L1/L2 正则化防止过拟合。错误处理方面，无效输入会提示更正，缺少依赖会列出所需组件，权限错误会给出修复建议。关于具体收费、价格、平台支持范围与量化效果，资料暂未提供。