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W&B Skills 기능
Skills는 W&B Models SDK (training Runs, 메트릭, artifacts, sweeps)와 Weave SDK (트레이스, 평가, scorers)를 모두 포괄합니다. 에이전트가 다음 워크플로를 처리할 수 있도록 헬퍼 라이브러리, 레퍼런스 문서, 데이터 분석 패턴도 포함됩니다.사전 요구 사항
Skills를 사용하려면 다음이 필요합니다.- Node.js (
npx명령어용) - W&B API 키. wandb.ai/authorize에서 생성한 후 환경 변수로 설정합니다.
[YOUR-API-KEY]를 API 키로 바꾸세요: - 선택: W&B 프로젝트 이름을
WANDB_PROJECT환경 변수로 설정합니다. 이렇게 하면 매번 따로 지정하지 않아도 에이전트가 올바른 W&B 프로젝트를 대상으로 사용할 수 있습니다.
W&B Skills 설치
전역 설치를 선택하면 모든 프로젝트에서 Skills를 사용할 수 있고, 프로젝트별 설치를 선택하면 Skills를 단일 프로젝트 범위로 제한할 수 있습니다. 모든 프로젝트에 W&B Skills를 전역으로 설치하려면--global 플래그를 사용하세요:
--global 플래그 없이 설치 명령어를 실행하세요:
--agent 플래그를 사용해 특정 에이전트용 Skills도 설치할 수 있습니다:
--agent 및 --skill 옵션 목록은 skills CLI 문서를 참조하세요.
설치가 완료되면 에이전트가 W&B Skills에 액세스할 수 있게 되며, W&B 관련 작업을 처리할 준비가 됩니다.
W&B Skills 사용하기
설치가 완료되면 에이전트에게 프로젝트와 관련된 W&B 작업을 수행하도록 요청할 수 있습니다. 다음 예시 프롬프트는 에이전트가 W&B Skills로 수행할 수 있는 작업의 일부를 보여줍니다.- “내 PyTorch 모델의 트레이닝 메트릭을 W&B에 기록해 줘.”
- “최근 10개의 run에 대한 loss 곡선을 분석하고 성능이 가장 좋은 설정을 파악해 줘.”
- “내 LangChain 에이전트를 트레이스하고 결과를 Weave에 기록해 줘.”
- “테스트 데이터셋을 사용해 내 에이전트를 평가하고 결과를 요약해 줘.”
- “가장 최근 평가에서 실패 유형을 찾아 분류해 줘.”
- “run A와 run B의 설정을 비교하고 차이를 보여줘.”