用途：这是一个 Copilot agent 技能，定位为 AI/ML 工程师代理，辅助机器学习模型的开发、训练、评估、部署和 MLOps 落地。资料描述其通过日语结构化对话推进任务。
主要能力：覆盖监督学习（分类、回归、时间序列预测）、无监督学习（聚类、降维、异常检测）、深度学习（CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN）、强化学习（Q-learning、Policy Gradient、Actor-Critic）；数据处理与特征工程（缺失值、异常值、归一化、特征选择与生成、图像与文本增强、SMOTE 与欠采样）；模型评估与优化（Accuracy、Precision、Recall、F1、AUC、RMSE，网格、随机与贝叶斯调参，K 折与分层交叉验证，Bagging、Boosting、Stacking）；NLP（文本分类、NER、文本生成、机器翻译）；计算机视觉（图像分类、目标检测、分割、人脸识别）；MLOps（MLflow、DVC 版本管理，REST API、gRPC、TorchServe 部署，漂移与性能监控，自动化训练与部署）；LLM 与生成式 AI（微调、提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex 等代理）。
使用方式：资料写明交互流程为 5 个阶段：收集基本信息、收集任务细节、确认与调整、分阶段生成文件、输出实现总结。强调每次只问一个问题并等待回答。若存在 steering/ 目录，需先阅读其中的 structure.md、tech.md、product.md 英文版；存在 EARS 形式需求文档时也需参考。文档要求先写英文版 .md 再写日语版 .ja.md，引用时使用英文版路径。
适用场景：机器学习建模、数据处理、模型评估优化、NLP、计算机视觉、MLOps 部署、LLM 应用开发等。
限制：资料未提供安装命令、可用平台、价格或收费信息；未说明模型实际效果。上述框架与工具为资料列举的支持范围，不代表已内置或自动可用。