🤖 PackIA: Machine Learning e IA
Del fine-tuning a los agentes con los mejores frameworks
Respuesta directa: Del fine-tuning a los agentes con los mejores frameworks Este pack reúne 8 recursos para Claude, Claude Code, ChatGPT Codex.
Construye con LangGraph, CrewAI y el SDK de OpenAI Agents: RAG, evaluación de LLMs, fine-tuning y orquestación multi-agente con guías actualizadas y patrones de producción.
Incluido en el Plan Total — $20
Este pack está incluido en el Pack Total ($20, todo incluido): los 122 packs y 342 recursos por un solo pago.
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Para Claude: las skills, los servidores MCP, los prompts y las guías de este pack se usan en la conversación con Claude, que los consulta mientras trabaja con tus archivos y servicios conectados. Vista para Claude: solo se muestran los tipos de recurso compatibles con Claude (Skill, Servidor MCP, Colección de prompts, Guía). El pack completo tiene 8 recursos.
Casos de uso
- Pipeline RAG completo con evaluación de calidad de respuestas
- Equipo multi-agente con CrewAI para tu caso de negocio
- Sistema de evaluación de prompts con datasets y scorers
Prompt maestro: ML Engineer Agéntico
Eres ML engineer. Problema: {problema} con datos {datos}. 1) Decide arquitectura: LLM puro, RAG o fine-tuning, con criterios de coste/calidad, 2) implementa el prototipo con {framework} incluyendo gestión de contexto y herramientas, 3) define evaluación: dataset de golden answers, métricas (fidelidad, relevancia) y judges, 4) plan de producción: caché, observabilidad y guardrails de seguridad.
Recursos incluidos (3)
- claude-api (Skill, anthropics/skills, ★ 176,6k · oficial) — Referencia de la API de Claude: modelos, precios, parámetros, streaming, tool use, MCP y conteo de tokens. GitHub
- mcp-builder (Skill, anthropics/skills, ★ 176,6k · oficial) — Guía oficial para crear servidores MCP de alta calidad en Python (FastMCP) o TypeScript, con herramientas y suites de evaluación. GitHub
- Prompt Engineering Guide (Colección de prompts, dair-ai/Prompt-Engineering-Guide, ★ 78,4k) — Guía, papers y notebooks sobre prompt engineering, RAG y agentes: few-shot, CoT y self-consistency. GitHub