Plugin DataRobot Agent Skills per Claude

Usare quando l'utente vuole progettare, costruire, scrivere il codice o distribuire un agente AI su DataRobot; cita agent_spec.md, dress rehearsal, il template di agente DataRobot, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, NAT, agenti Base, server MCP,…

Usare quando l'utente vuole testare in modo avversariale, valutare o rafforzare un agente AI già implementato prima della distribuzione; cita simulazione a sciame, attack testing, persistence testing, criteri di valutazione o eval_report.md.

Usare quando l'utente vuole configurare l'integrazione LLM per un'applicazione agente DataRobot. Questa skill aiuta a cambiare modello LLM, passare tra le integrazioni LLM supportate dal progetto (LLM Gateway, un…

Indicazioni per configurare pipeline CI/CD per i template di applicazioni DataRobot con GitLab, GitHub Actions e Pulumi per l'infrastructure as code. Usare quando si configurano pipeline CI/CD, si impostano distribuzioni o si gestiscono…

Interrogare, esplorare e aggiornare database tramite connessioni dati DataRobot esistenti (datastore) con le credenziali memorizzate nella connessione: nessuna stringa di connessione, nessuno scaffolding dell'app. Usare quando l'utente vuole elencare DataRo…

Eseguire SQL su un database tramite DataRobot con un URL JDBC (oppure host, porta e database) e credenziali forniti dall'utente; non serve una connessione dati DataRobot. Usarla anche per collegare un'app esistente, come Talk to My Data…

Strumenti e indicazioni per il caricamento dei dati, la gestione dei dataset, la validazione dei dati e la preparazione dei dati per i progetti DataRobot. Usare quando si caricano dataset, si gestiscono dati o si validano dati per DataRobot.

Usare quando l'utente vuole trovare funzionalità di DataRobot (skill, server MCP, agenti o risorse della piattaforma) per un compito. Recupera direttamente il catalogo DataRobot in tempo reale, così i risultati sono sempre aggiornati, indipendentemente da fonti di terze parti…

Strumentare qualsiasi agente AI esterno o esistente con OpenTelemetry per inviare trace, log e metriche a DataRobot per monitoraggio, osservabilità e governance. Usare quando l'utente dice «aggiungi tracing/osservabilità/monitoraggio…»

Indicazioni per il feature engineering, la feature discovery, l'analisi dell'importanza delle feature e la comprensione delle capacità automatiche di feature engineering di DataRobot. Usare quando si lavora con feature engineering, feature discovery,…

Strumenti e indicazioni per distribuire modelli DataRobot, gestire i deployment, configurare gli ambienti di previsione e svolgere le operazioni di deployment. Usare quando si distribuiscono modelli, si creano o aggiornano deployment o si configurano pred…

Strumenti e indicazioni per la spiegabilità dei modelli, le spiegazioni delle previsioni, la feature impact analysis, i valori SHAP, le distribuzioni SHAP, la valutazione delle anomalie e la diagnostica dei modelli. Usare quando si analizzano spiegazioni dei modelli, feature…

Strumenti e indicazioni per monitorare le prestazioni dei modelli, tracciare il data drift, gestire la salute dei modelli e rilevare anomalie nelle previsioni. Usare quando si monitorano modelli distribuiti, si traccia il drift o si indagano anomalie di previsione…

Indicazioni complete per addestrare modelli in DataRobot, tra cui creazione di progetti, configurazione di AutoML, feature engineering e selezione dei modelli. Usare quando si addestrano modelli, si creano progetti AutoML o si selezionano mod…

Strumenti e indicazioni per fare previsioni con i deployment DataRobot, tra cui previsioni in tempo reale, batch scoring, generazione di dataset di previsione e spiegazioni delle previsioni (SHAP/XEMP). Usare quando si fanno previsioni…

Configura DataRobot per lo sviluppo locale, inclusi Python SDK, dr-cli, Agent Assist e tutte le dipendenze richieste. Usare quando l'utente non ha ancora lavorato con DataRobot su questa macchina, OPPURE quando un'attività DataRobot fallisce…

Usare quando l'utente vuole creare, configurare, scalare, diagnosticare, osservare o rilasciare workload container tramite la Workload API di DataRobot. Si attiva con frasi come: distribuire un container come servizio gestito; elencare, avviare o fermare workload; modificare…