opsml
面向传统ML与智能体系统的全生命周期AI治理平台。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：opsml。 它的用途是：面向传统ML与智能体系统的全生命周期AI治理平台。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/opsml/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我创建一个版本化的数据集卡片，记录这次训练用的数据。”，它会引导你使用DataCard API封装并注册数据集。或者说：“我想将训练好的模型和对应的提示词打包成一个可部署的服务版本。”，它会指导你使用ServiceCard来定义和锁定这个服务组合。
介绍
OpsML是一个为传统机器学习和智能体AI系统提供治理的端到端生命周期管理平台。其核心抽象是“卡片”——一种版本化、加密、在注册表中追踪的记录，可包装数据、模型、实验、提示词、智能体或服务。用户通过Python或YAML创建卡片，存储于Rust服务器，并在SvelteKit UI中可视化。
使用OpsML，团队可以为AI系统带来结构和治理：从初始训练到生产部署，实现一致的版本控制、制品谱系追踪、监控和可观测性。它通过统一的卡片机制，管理从数据集、模型到提示词、智能体乃至服务部署的完整链路。
该平台非常适合需要严格治理、可追溯性和规模化运营的AI团队，包括机器学习工程师、AI应用开发者和运维工程师。它尤其适用于需要将传统ML流程与新兴的智能体系统进行统一管理的场景。
请注意，OpsML v3.0.0的核心ML组件（DataCard, ModelCard, ExperimentCard）已稳定，但PromptCard、AgentCard、ServiceCard及相关UI仍处于Beta阶段，在v3.1.0前可能存在破坏性变更，建议生产环境谨慎评估或固定版本。
核心特点
其核心“卡片”抽象统一了数据、模型、提示词、智能体等多种AI资产的版本化与加密管理，并通过Rust核心提供高性能后端，实现了从传统ML到智能体系统的全栈生命周期治理。
注意事项
对于仅需轻量级模型部署或简单提示词管理的个人开发者或小团队，其完整平台可能显得过于重型。
常见问题
OpsML和MLflow有什么区别？
OpsML不仅支持传统ML实验跟踪，还通过“卡片”机制原生集成了提示词、智能体和服务的管理与版本控制，并内置了面向生产环境的监控、评估和可观测性功能，治理范围更广。
OpsML支持哪些AI模型和框架？
支持Scikit-learn等传统ML框架，并通过PromptCard和AgentCard管理OpenAI、Anthropic等主流提供商的LLM提示词与智能体定义，具备良好的扩展性。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/opsml/raw/index.md 读取 opsml 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/opsml/raw/index.md（查看排版版本）