NVIDIA/nvidia-kaggle

NVIDIA Kaggle Plugin gives agents end-to-end Kaggle competition workflows through a single skill, nvidia-kaggle-skill. It can gather competition context, study public writeups and notebooks, reproduce kernels locally, submit to competitions, and manage Ka

NVIDIA Kaggle Plugin – エージェントスキルによるエンドツーエンドのKaggleワークフロー

何であるか – 大規模言語モデルエージェント（例：Claude Code、Codex）がKaggleとやり取りできるPythonベースのエージェントスキル。単一の自然言語コマンド（nvidia-kaggle-skill）で、以下の操作が可能になります：

コンペティションの概要、ルール、データセットメタデータを取得。
リーダーボードの上位解法、ディスカッションスレッド、公開ノートブックを検索・要約。
ノートブック（カーネル）とそのデータをローカルワークスペースにダウンロードし、実行可能状態に整える。
コンペティションにノートブックを提出し、結果をポーリング。
ローカルフォルダからKaggleデータセットを作成または更新。

このスキルは、コンペティションスラッグ、Kaggle URL、カーネル参照、解法記事リンク、ローカルパスなど、与えられた任意の入力を受け取り、適切なサブスクリプトを自動的に選択します。

主な機能（READMEに記載）

機能	スキルの動作内容
コンペティションの文脈	概要、ルール、評価指標、スケジュール、データセットの説明を返す。
解法の解説記事	上位ランクのリーダーボード解説記事を検索し、勝利戦略の要約を生成。
ディスカッション	Kaggleのディスカッションスレッドをインデックス化し、エージェントが検索可能に。選択された投稿を読み取り。
カーネル	公開カーネルをインデックス化し、クエリを実行し、最も関連性の高いノートブックを抽出。
カーネルの再現	公開ノートブックと必要なすべての入力データをダウンロードし、実行可能なローカルディレクトリに配置。
提出	ノートブックベースの提出をKaggleに送信し、コンペティションページから最終スコアをポーリング。
データセットのアップロード	ローカルフォルダから新しいKaggleデータセットを作成、または既存のデータセットを更新。

クイックスタート（スキルのインストール）

前提条件
- Python 3.10+
- プラグイン/エージェントスキルをサポートするエージェントランタイム（例：Codex、Claude Code）
- KAGGLE_API_TOKEN環境変数を設定したKaggleアカウント

マーケットプレイスインストール（対応ランタイム用）

# Codex
codex plugin marketplace add https://github.com/NVIDIA/nvidia-kaggle.git
# Claude Code
claude plugin marketplace add https://github.com/NVIDIA/nvidia-kaggle.git
claude plugin install nvidia-kaggle@nvidia-kaggle --scope user

ローカルインストール（任意のランタイムでスキルディレクトリを読み込める場合）
```
cp -R skills/nvidia-kaggle-skill <your-skills-directory>/
```
このディレクトリには SKILL.md、マーケドダウンワークフローファイル、および scripts/ フォルダが含まれている必要があります。

例の使い方（READMEより）

上位解法の要約

/nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill AI数学オリンピック – Progress Prize 2コンペティションの上位3件の解法記事を取得し、主要な戦略を要約。

コンペティション概要とデータセット説明の取得

/nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill ARC Prize 2025コンペティションの概要とデータセット説明を取得。

公開カーネルの調査

/nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill Home Credit Default Riskコンペティションの上位公開カーネルを調査し、使用されたモデリングアプローチを要約。

ローカルでのノートブックセットアップ

/nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill 以下のノートブックをローカルにダウンロードし、実行できるようにセットアップしてください: https://www.kaggle.com/code/cdeotte/titanic-wcg-xgboost-0-84688

これらのコマンドは、自然言語インターフェースの例です。エージェントはリクエスト内容に基づいて、どの内部スクリプトを実行するかを自動で決定します。

開発とテスト

uv run pytest でテストスイートを実行。
実際のKaggle APIにアクセスする統合テストは --run-integration オプションで有効化され、有効なトークンが必要。
リリース前に依存関係を同期（uv sync）、全テストスイートを実行、claude plugin validate . でプラグインを検証。

ライセンス

MIT（LICENSE を参照）。

結論 – NVIDIA Kaggle Pluginは、会話型AIエージェントを完全機能のKaggleアシスタントに変換し、ユーザーがAPIコードを一切書かずに、データ発見からモデル提出までをすべて処理できます。