MLflow Skills

Claude Code: /plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-official → /plugin install mlflow@claude-plugins-official

Os componentes são os recursos comuns do MLflow — rastreamento para Python e TypeScript, recuperação de traces, consultas de métricas e análise de falhas —, mas a forma como são organizados fecha o ciclo, pois sem um avaliador qualquer melhoria feita por um agente é apenas uma opinião. A skill de avaliação primeiro entende o que a aplicação faz, extrai um pequeno conjunto de critérios de qualidade atômicos e só então escolhe o avaliador mais barato capaz de julgar cada critério, considerando o usuário a autoridade sobre o que está errado. Buscar um protótipo executável e inspecionável, em vez de uma primeira versão perfeita, mantém esse ciclo em movimento.