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把训练任务派发到目标平台（Kaggle kernel / Colab notebook / SSH 远程主机）。适用：在本地准备好代码 + 配置后，推到远端开跑。触发词：提交训练、push kernel、run on kaggle/colab/ssh、派发实验。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | train-submit |
| description | 把训练任务派发到目标平台（Kaggle kernel / Colab notebook / SSH 远程主机）。适用：在本地准备好代码 + 配置后，推到远端开跑。触发词：提交训练、push kernel、run on kaggle/colab/ssh、派发实验。 |
.trainhub.json（未有 → 先跑 train-config）~/.kaggle/kaggle.json；SSH: ssh-config Host；Colab: 浏览器登录）| 参数 | 可选 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|---|
platform | 默认读 .trainhub.json | kaggle / colab / ssh | platform=kaggle |
script | 必填 | 训练入口脚本 | kaggle_kernels/L2-ema-p5/l2_ema.py |
run_name | 必填 | 运行唯一命名 | L2-P4-ema-p5-kaggle |
dataset | Kaggle 专属 | 输入数据集 slug | lilliareverie/wall-crack-v2-split |
kernel-metadata.json（用 .trainhub.json.platforms.kaggle 填默认字段 + run_name → id = "{account}/{kernel_prefix}-{run_name}"）kaggle kernels push -p <kernel-dir>rsync 代码到 platforms.ssh.remote_dir/{run_name}/ssh host 'cd remote_dir/run_name && tmux new-session -d -s run_name "conda activate {conda_env} && python script > train.log 2>&1"'半自动：生成好 notebook 复制到 Drive → 指示用户打开 Colab 手动点 Run all（Colab 没有正式 CLI 派发 API）
kaggle kernels list --mine 检查run_name 已存在 → 提示用户决定覆盖/改名打印一条关键信息：下一步怎么 watch
提交成功。下一步：
train-watch run={run_name} platform={platform}
或 /loop 10m train-watch run={run_name}
全面审核学术项目的论文质量、数据完整性、代码规范和工程化水平。两阶段：Phase 1 自动扫描（秒级脚本）+ Phase 2 AI 深度审核（多 agent 团队）。务必在以下场景触发：用户说审计/审核/体检/检查项目、验证数据一致性、检查论文质量或格式、查重风险评估、AIGC 检测或降风险、投稿前检查、代码审查（针对整个项目而非单个 PR）、检查 git 历史或依赖安全、可复现性验证、开源合规检查。即使用户只说'帮我检查一下'或'看看有没有问题'，只要上下文涉及学术项目或论文，也应该触发。不要在用户只想修单个 bug、写新代码、跑实验、翻译、做 PPT 时触发。
Use when the user asks to interpret, summarize, or explain recent Claude Code release notes, changelogs, version updates, or new features
学术翻译工作流（三阶段反思）。适用场景：翻译论文段落/摘要/全文、LaTeX 文件翻译+编译、arXiv 论文源码翻译、中英互译。当用户说翻译/translate/帮我翻成英文/中文/polish my writing 时触发。不要在用户只想查术语解释时触发（那用对话即可）。
从实验数据文件自动生成 LaTeX 表格。用法：/exp-table [表格类型] [选项]。消除手工抄录错误，支持期刊改写时快速切换格式。
论文编译助手 — 编译、错误解析、字数统计、交叉引用检查。用法：/thesis [build|errors|wordcount|refs]
配置或查看项目的训练平台默认值（Kaggle/Colab/SSH 远程 GPU）。首次在项目中使用 trainhub 前运行，或要切换默认平台、更新凭据引用、调整指标口径时使用。触发词：配置训练平台、setup training、训练默认值、切平台。