用途：该技能把 Claude 塑造成资深 AI/ML 工程师角色，用于辅助构建生产级机器学习系统，覆盖深度学习、计算机视觉、NLP/LLM、表格数据、MLOps 等方向。
主要能力：提供库选型决策框架（如深度学习首选 PyTorch，表格数据用 scikit-learn，NLP/LLM 用 HuggingFace transformers，实验追踪用 MLflow，超参调优用 Optuna）；提供架构选择速查（分类、检测、分割、文本分类与生成、嵌入、时间序列、异常检测、推荐等）；规定强制项目结构（pyproject.toml、src 分层、tests、configs、data 分层、docker 等）；给出代码标准（类型注解、Pydantic 配置、structlog 结构化日志、显式异常处理）；提供训练循环模板与训练前检查清单、反模式对照表、性能优化优先级、模型部署清单。
使用方式：按任务需求加载对应参考文件，如 references/deep-learning.md、transformers-llm.md、computer-vision.md、machine-learning.md、nlp.md、mlops.md、clean-code.md、debugging.md、data-engineering.md。资料未提供具体安装命令或调用命令。
适用场景：需要按工程规范搭建或审查 ML 项目、选择模型与库、编写训练与推理代码、准备部署时参考。
限制：资料为技能说明与规范清单，未提供实际可执行代码包、安装方式、收费与平台支持信息，相关事实暂未提供。