torchcode-pytorch-interview-practice
LeetCodeスタイルのPyTorch面接練習環境で、ソフトマックス、アテンション、GPT-2など様々なモデルをスクラッチから実装し、自動採点機能で評価することができます。
description の原文を見る
LeetCode-style PyTorch interview practice environment with auto-grading for implementing softmax, attention, GPT-2 and more from scratch.
SKILL.md 本文
TorchCode — PyTorch Interview Practice
Skill by ara.so — Daily 2026 Skills collection.
TorchCode は ML エンジニア向けの Jupyter ベースの自己ホスト型コーディング練習環境です。PyTorch の基礎とアーキテクチャ（softmax、LayerNorm、MultiHeadAttention、GPT-2 など）をカバーする 40 個の厳選問題を提供し、自動化されたジャッジが即座に合否判定、勾配検証、実行時間測定を行います。テンソル用の LeetCode のようなものです。
インストール & セットアップ
Option 1: オンライン（インストール不要）
- Hugging Face Spaces: https://huggingface.co/spaces/duoan/TorchCode
- Google Colab: すべてのノートブックに「Open in Colab」バッジがあります
Option 2: pip（Colab または既存環境内で使用）
pip install torch-judge
Option 3: Docker（プリビルド
...
詳細情報
- 作者
- aradotso
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aradotso/trending-skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。