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Agent Skill · 研究检索

ml-roadmap(机器学习路线图)

ml-roadmap 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ml-roadmap 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 21,694。

总安装 4,776周安装 199GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,592核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
2.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ml-roadmap(机器学习路线图)
来源仓库:https://github.com/ckchzh/ml-roadmap
安装命令:
openclaw skills install ml-roadmap
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ml-roadmap

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

该路线图连接了机器学习中许多最重要的概念、如何学习它们以及机器学习路线图、Python、数据、数据科学。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ml-roadmap;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ml-roadmap 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ml-roadmap。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ml-roadmap 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ml-roadmap 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

ml-roadmap 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ml-roadmap 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,776 次,近一周安装 199 次,下载 1,592 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ml-roadmap 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ml-roadmap

机器学习路线图 · 本页

4,776—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

version
2.0.0
name
Machine Learning Roadmap
description
A roadmap connecting many of the most important concepts in machine learning, how to learn them and machine learning roadmap, python, data, data-science.

Machine Learning Roadmap

A thorough content toolkit for planning and tracking your machine learning learning journey. Draft study plans, organize topics, create outlines, schedule learning sessions, and manage your ML education roadmap — all from the command line.

Commands

CommandDescription
ml-roadmap draft <input>Draft a new ML learning plan or content entry
ml-roadmap edit <input>Edit an existing entry or refine content
ml-roadmap optimize <input>Optimize content for clarity or effectiveness
ml-roadmap schedule <input>Schedule learning sessions or content publication
ml-roadmap hashtags <input>Generate relevant hashtags for ML topics
ml-roadmap hooks <input>Create engaging hooks for ML content
ml-roadmap cta <input>Generate call-to-action text for ML resources
ml-roadmap rewrite <input>Rewrite content with improved structure
ml-roadmap translate <input>Translate ML content between languages
ml-roadmap tone <input>Adjust the tone of ML content (formal, casual, etc.)
ml-roadmap headline <input>Generate compelling headlines for ML topics
ml-roadmap outline <input>Create structured outlines for ML subjects
ml-roadmap statsShow summary statistics across all entry types
ml-roadmap export <fmt>Export all data (formats: json, csv, txt)
ml-roadmap search <term>Search across all entries by keyword
ml-roadmap recentShow the 20 most recent activity log entries
ml-roadmap statusHealth check — version, disk usage, last activity
ml-roadmap helpShow the built-in help message
ml-roadmap versionPrint the current version (v2.0.0)

Each content command (draft, edit, optimize, etc.) works in two modes:

  • Without arguments — displays the 20 most recent entries of that type
  • With arguments — saves the input as a new timestamped entry

Data Storage

All data is stored as plain-text log files in ~/.local/share/ml-roadmap/:

  • Each command type gets its own log file (e.g., draft.log, edit.log, outline.log)
  • Entries are stored in timestamp|value format for easy parsing
  • A unified history.log tracks all activity across command types
  • Export to JSON, CSV, or TXT at any time with the export command

Set the ML_ROADMAP_DIR environment variable to override the default data directory.

Requirements

  • Bash 4.0+ (uses set -euo pipefail)
  • Standard Unix utilities: date, wc, du, tail, grep, sed, cat
  • No external dependencies or API keys required

When to Use

  1. Planning your ML learning path — use outline and draft to structure a study roadmap covering supervised learning, deep learning, NLP, computer vision, and more
  2. Creating ML educational content — use headline, hooks, cta, and hashtags to craft engaging posts or articles about machine learning concepts
  3. Scheduling study sessions — use schedule to log when you plan to study specific ML topics and track your progress over time
  4. Refining technical writing — use rewrite, tone, and optimize to polish ML blog posts, documentation, or course materials
  5. Tracking content creation history — use stats, search, and recent to review what you've written, find past entries, and measure productivity

Examples

# Draft a new learning plan for deep learning fundamentals
ml-roadmap draft "Week 1: Neural network basics — perceptrons, activation functions, backprop"

# Create an outline for a blog post on model selection
ml-roadmap outline "Comparing Random Forest vs XGBoost: when to use each, key hyperparameters, pros/cons"

# Generate a headline for an ML tutorial
ml-roadmap headline "Beginner-friendly guide to building your first image classifier with PyTorch"

# Schedule a study session
ml-roadmap schedule "Saturday 10am: Work through Stanford CS229 Lecture 5 — Support Vector Machines"

# Export all your entries to JSON for backup
ml-roadmap export json

Output

All commands print results to stdout. Redirect to a file if needed:

ml-roadmap stats > roadmap-report.txt
ml-roadmap export csv

Powered by BytesAgain | bytesagain.com | hello@bytesagain.com

平台分布

OpenClaw

78.26%
按下载量换算1,246

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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