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W&B Skills는 코딩 에이전트가 W&B를 효과적으로 사용할 수 있도록 알려주는 재사용 가능한 지침 세트입니다. 에이전트에 W&B API와 모범 사례를 일일이 안내하는 대신 Skills를 설치하면, 에이전트가 실험 추적, Tracing, 평가, 모니터링을 스스로 수행할 수 있습니다. Skills는 다음을 포함한 여러 주요 코딩 에이전트에서 작동합니다.
  • Claude Code
  • Codex
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Gemini CLI
지원되는 에이전트의 전체 목록은 W&B Skills CLI documentation을 참조하세요.

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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.

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사전 요구 사항

Skills를 사용하려면 다음이 필요합니다.
  • Node.js (npx 명령어용)
  • 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_PROJECT 환경 변수로 설정합니다. 이렇게 하면 매번 따로 지정하지 않아도 에이전트가 올바른 W&B 프로젝트를 대상으로 사용할 수 있습니다.

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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:
현재 프로젝트에만 Skills를 설치하려면 해당 프로젝트 디렉터리에서 --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.

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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.”

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사용 팁

Skills는 광범위한 개방형 질문보다 구체적인 쿼리에서 더 잘 작동합니다. 다음 표는 권장 프롬프트와 지나치게 모호한 프롬프트를 비교합니다.