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 플러그인 – 엔드투엔드 Kaggle 워크플로우를 위한 에이전트 스킬

무엇인가요 – 대규모 언어 모델 에이전트(Claude Code, Codex 등)가 Kaggle와 상호작용할 수 있도록 해주는 Python 기반의 에이전트 스킬. 단일 자연어 명령어(nvidia-kaggle-skill) 하나로 다음 작업이 가능합니다:

  • 경진대회 개요, 규칙, 데이터셋 메타데이터 가져오기.
  • 리더보드 상위 해설 글, 토론 스레드, 공개 노트북 검색 및 요약.
  • 노트북(kernel)과 관련 데이터를 로컬 워크스페이스로 다운로드하여 실행 가능한 상태로 준비.
  • 노트북 기반 제출을 Kaggle에 업로드하고 결과를 확인.
  • 로컬 폴더에서 Kaggle 데이터셋 생성 또는 업데이트.

이 스킬은 경진대회 슬러그, Kaggle URL, 카널 참조, 해설 링크, 로컬 경로 등 사용자가 제공하는 어떤 입력도 해석하여 적절한 하위 스크립트를 자동으로 선택합니다.

주요 기능 (README에 표시됨)

기능 스킬의 동작
경진대회 맥락 개요, 규칙, 평가 지표, 일정, 데이터셋 설명 반환.
해결책 해설 글 상위 랭크 리더보드 해설 글을 찾아 승리 전략을 간결하게 요약.
토론 Kaggle 토론 스레드를 인덱싱하고, 에이전트가 검색 및 선택된 게시물 읽기 가능.
카널 공개 카널을 인덱싱하고, 질의를 수행하며 가장 관련성 높은 노트북 추출.
카널 재현 공개 노트북과 필요한 모든 입력을 다운로드하여 실행 가능한 로컬 디렉터리에 정리.
제출 노트북 기반 제출을 Kaggle에 전송하고, 경진대회 페이지에서 최종 점수를 확인.
데이터셋 업로드 로컬 폴더에서 새 Kaggle 데이터셋 생성 또는 기존 데이터셋 업데이트.

빠른 시작 (스킬 설치)

  1. 사전 요구 사항
    • Python 3.10+
    • 플러그인/에이전트 스킬을 지원하는 에이전트 런타임 (예: Codex, Claude Code)
    • KAGGLE_API_TOKEN 환경 변수를 설정한 Kaggle 계정
  2. 마켓플레이스 설치 (지원되는 런타임용)
    # 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
  3. 로컬 설치 (스킬 디렉터리를 읽을 수 있는 모든 런타임)
    cp -R skills/nvidia-kaggle-skill <your-skills-directory>/
    디렉터리에는 SKILL.md, 마크다운 워크플로 파일, 그리고 scripts/ 폴더가 포함되어야 합니다.

예시 사용 패턴 (README에서)

  • 상위 솔루션 요약
    /nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill AI 수학 올림피아드 – Progress Prize 2 경진대회에서 상위 3개의 솔루션 해설을 가져와 주요 전략을 요약해줘.
  • 경진대회 개요 및 데이터셋 설명 가져오기
    /nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill ARC Prize 2025 경진대회의 개요와 데이터셋 설명을 가져와줘.
  • 공개 카널 조사
    /nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill Home Credit Default Risk 경진대회에서 상위 공개 카널을 조사하고 사용된 모델링 접근 방식을 요약해줘.
  • 로컬에서 노트북 설정
    /nvidia-kaggle:nvidia-kaggle-skill 이 노트북을 로컬에 다운로드하고 실행할 수 있도록 설정해줘: https://www.kaggle.com/code/cdeotte/titanic-wcg-xgboost-0-84688

이러한 명령어는 자연어 인터페이스의 예시입니다. 에이전트는 요청 내용에 따라 어떤 내부 스크립트를 실행할지 자동으로 결정합니다.

개발 및 테스트

  • uv run pytest로 테스트 스위트 실행.
  • 실제 Kaggle API에 접근하는 통합 테스트는 --run-integration 옵션으로 활성화되며, 유효한 토큰이 필요.
  • 릴리스 전에 종속성 동기화(uv sync), 전체 테스트 스위트 실행, claude plugin validate .로 플러그인 검증.

라이선스

  • MIT (LICENSE 참조).

결론 – NVIDIA Kaggle 플러그인은 대화형 AI 에이전트를 완전 기능의 Kaggle 어시스턴트로 전환하여, 사용자가 API 코드를 전혀 작성하지 않고도 데이터 탐색부터 모델 제출까지 모든 작업을 처리할 수 있게 합니다.

관련

  • 프로젝트
    Kaggle/kaggle-cli

    Kaggle의 공식 명령줄 인터페이스로, 터미널에서 데이터 세트, 경연, 모델 및 노트북을 직접 관리할 수 있습니다.

  • 프로젝트
    Kaggle/kagglehub

    데이터 과학 프레임워크에 Kaggle 데이터셋, 모델, 경진대회 리소스를 프로그래밍 방식으로 다운로드, 업로드, 로드하기 위한 Python 라이브러리입니다.

  • 프로젝트
    dongshuyan/compass-skills

    COMPASS Skills는 AI 에이전트가 모호한 요청을 명확히 하고, 리포지토리 전체의 작업 DAG를 유지하며, 핸드오프 프롬프트를 생성하고, 사용자 협업 프로필을 저장하며, 재사용 가능한 스킬을 설계하고 업그레이드하며, 학술 글을 자연스럽게 다듬고, 구조화된 면접 보고서를 준비할 수 있도록 도와주는 8개의 로컬 SKILL.md 패키지로 구성된 오픈소스 모음입니다. `npx skills add …`로 Claude Code, Codex 등에 설치 가능하며, Python 표준 라이브러리만 사용해 완전히 로컬에서 실행되며, 고위험 작업에는 명시적인 사용자 승인이 필요합니다. 프로젝트는 알파 버전이며 MIT 라이선스로, 단위 테스트와 스모크 테스트 검증이 포함되어 있습니다.

  • 프로젝트
    Neeeophytee/finding-unknowns-skills

    A collection of 11 installable “skills” (SKILL.md files) for Claude Code, OpenAI Codex, Kimi, Hermes, Cursor, etc. They help developers surface unknowns, plan implementations, and keep agent context clean. Install with a single `npx skills add …` command or via each agent’s plugin system.

  • 프로젝트
    kangarooking/cangjie-skill

    책, 영상, 팟캐스트에서 얻은 방법론을 구조화되고 실행 가능한 AI 스킬로 변환하는 프레임워크로, 에이전트가 실제 문제 해결에 활용할 수 있도록 합니다.