ckpt-cleanup
Skill3 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
Use when: 학습 사이클 종료 후 불필요 체크포인트 정리 — wandb 3계층 태그 매칭으로 KEEP/DELETE/HOLD 분류 → purge 스크립트 산출(삭제는 사용자 직접). /wandb-cleanup의 매칭 스킬, 태그 정리 후 실행.
In this repository33 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- commitSkill
- confluence-research-recordSkill
- confluenceSkill
- cost-resetSkill
- costSkill
- discussSkill
- drawio-skillSkill
- dumbifySkill
- experimental-designSkill
- experimentSkill
- figureSkill
- graphifySkill
- grokSkill
- harness-auditSkill
- harness-benchSkill
- intentSkill
- learn-from-feedbackSkill
- neuro-explainSkill
- paper-readSkill
- paperSkill
- project-initSkill
- pydicomSkill
- quick-skillSkill
- researchSkill
- setup-panelsSkill
- solveSkill
- statistical-analysisSkill
- statistical-powerSkill
- storytellingSkill
- wandb-cleanupSkill
- workflowSkill
The file
We split this skill into the rules it gives an agent
2 rules. About 0 are common, 1 is distinctive, and 1 is very specific to this project.
≈0
Common · estimate
Many files like this have a rule of this kind.
≈1
Distinctive · estimate
This author's own choices. Worth a look.
1
Very specific
Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.
- Common
- Distinctive
- Very specific
- Distinctive: line 47
사용자 검토 (필수): KEEP 목록(유의미 대표) 전체 + DELETE 후보 수·회수 예상 용량을 보여주고 승인받는다.
- Very specific: line 55
run 디렉토리 ↔ wandb run 매칭은 이름 기반(정확 일치 → 부분 포함) — run name 규칙({단계}-{모델}-{변수}-{MMDD}, experiment 스킬)을 지킨 프로젝트일수록 매칭률이 높다.
≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.
Files
Checkpoint Cleanup (wandb 3계층 연동 ckpt 정리)
학습 사이클이 끝난 뒤 더 이상 필요 없는 체크포인트(실패 run·비유의미 실험·비대표 시드)를 분류해 디스크를 회수한다. /wandb-cleanup의 매칭 스킬 — wandb 쪽이 run의 가시성을 정리한다면, 이 스킬은 로컬 디스크의 ckpt 파일을 정리한다.
트리거
"체크포인트 정리", "ckpt 정리", "디스크 정리(학습 산출물)", 학습 사이클 종료 후 정리 게이트(skills/experiment/SKILL.md § 학습 사이클 종료 후 정리 게이트)에서 사용자가 선택 시.
실행 순서 권장: /wandb-cleanup → /ckpt-cleanup. 분류 신호가 wandb-cleanup이 부여한 3계층 태그(
keep/ambiguous/무태그)와 run state(crashed/failed)이기 때문 — 태그 정리 전에 실행하면 대부분 HOLD로 분류되어 정리 효과가 없다. wandb 미사용 학습이면 인벤토리 모드(크기·목록 보고)로만 동작하고 분류는 사용자 수동 판단.
★안전 원칙 (판단근거 이식 — 이 스킬의 존재 이유와 경계)
- 스크립트는 절대 삭제하지 않는다 — scan·plan까지만 수행하고
purge_ckpts_*.sh(rm 명령 목록)를 산출한다. 실행은 항상 사용자 직접 (rules/code-execution.md— rm은 검증 예외에 해당하지 않는 파괴 명령, 복구 불가). - 학습 진행 중 프로젝트에서 실행 금지 — 활성 run이 쓰고 있는 ckpt를 삭제 후보로 오분류할 수 있다. 사이클 전체 종료 확인 후에만.
- 보수적 기본값: 삭제 단위는 run 디렉토리가 아니라 ckpt 파일 단위 (run 디렉토리에는 log·config 등 보존 가치 있는 파일이 남을 수 있다). run 디렉토리째 삭제는
--purge-run-dir명시 시만. - 불확실은 전부 HOLD: wandb 매칭 실패(unmatched)·
ambiguous태그는 삭제 후보에 넣지 않고 사용자 판단으로 넘긴다. 로컬 휴리스틱(파일명 파싱 등)은 프로젝트 종속이라 자동 분류에 쓰지 않는다.
3계층 분류 규칙
| tier | 조건 (wandb 매칭 기준) | 처리 |
| KEEP | 태그에 keep (유의미 실험 대표) | 보존 — purge 스크립트에서 제외 |
| DELETE 후보 | state ∈ {crashed, failed, killed} 또는 태그 ABORTED / (--assume-cleaned 시) 매칭됐으나 무태그 = wandb-cleanup의 "나머지" 계층 | purge 스크립트에 포함 (사용자 검토 후 직접 실행) |
| HOLD | 태그 ambiguous / 매칭 실패(unmatched) / wandb 미연결 | 보류 — 목록만 보고, 사용자 수동 판단 |
--assume-cleaned는 wandb-cleanup 완료를 전제로 무태그 run을 비유의미로 간주하는 플래그 — wandb-cleanup을 안 돌린 프로젝트에서 켜면 오분류하므로 금지.
절차
- scan (read-only — AI 직접 실행 가능, 탐색성):
run 디렉토리별 ckpt 수·용량·tier 분류표 출력 (파일 쓰기 0).python3 ~/.claude/skills/ckpt-cleanup/ckpt_cleanup.py --root {save_path} \ --wandb-entity {entity} --wandb-project {project} [--assume-cleaned] - 사용자 검토 (필수): KEEP 목록(유의미 대표) 전체 + DELETE 후보 수·회수 예상 용량을 보여주고 승인받는다. KEEP 누락(있어야 할 대표가 DELETE에 있음)이 보이면 즉시 중단 → wandb 태그부터 교정.
- plan 산출 (파일 쓰기 수반 — 실행 명령서로 사용자 직접): 위 명령에
--emit-plan추가 →ckpt_cleanup_plan_*.json(분류 근거 전체) +purge_ckpts_*.sh(rm 명령 목록) 생성. - 삭제 (사용자 직접): 사용자가
purge_ckpts_*.sh내용을 눈으로 확인 후 직접 실행. - 확인: scan 재실행으로 잔여 인벤토리·회수 용량 보고.
주의
- settings.json의
Read(**/*.ckpt)deny는 파일 내용 읽기 차단이다 — 경로 나열·크기 집계(ls/du/스크립트 스캔)는 무관하므로 scan은 정상 동작한다. - run 디렉토리 ↔ wandb run 매칭은 이름 기반(정확 일치 → 부분 포함) — run name 규칙(
{단계}-{모델}-{변수}-{MMDD}, experiment 스킬)을 지킨 프로젝트일수록 매칭률이 높다. 매칭률이 낮으면(<50%) 결과를 신뢰하지 말고 사용자에게 보고. - best/last 등 심볼릭 링크가 삭제 대상 파일을 가리키면 링크가 깨진다 — plan JSON의
symlinks경고 확인.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

