# Neural Training

> Entrenamiento de patrones neuronales con SONA, MoE y EWC++ para consolidación de conocimiento.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/neural-training
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/neural-training.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 73 tok instalada, 434 tok al activarse, 434 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 2 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill neural-training --agent cline
```

## Qué hace

- Entrena y optimiza patrones neuronales usando SONA, MoE y EWC++.
- Ejecuta un pipeline de inteligencia: recuperar (HNSW), juzgar, destilar (LoRA) y consolidar.
- Permite predecir resultados y optimizar el enrutamiento de agentes según latencia.

## Cuándo usarla

- Entrenamiento de nuevos patrones.
- Optimización del enrutamiento de agentes.
- Consolidación de conocimiento.
- Tareas de reconocimiento de patrones.

## Cuándo no

- Tareas simples que no requieren aprendizaje.
- Operaciones de una sola vez.

## Qué la activa

- "Entrena patrones con el modelo MoE durante 10 épocas"
- "Revisa el estado del entrenamiento neuronal"
- "Optimiza el modelo para reducir la latencia"

## Antes de instalar

- Necesita en el PATH: npx

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Neural Training Skill

## Purpose
Train and optimize neural patterns using SONA, MoE, and EWC++ systems.

## When to Trigger
- Training new patterns
- Optimizing agent routing
- Knowledge consolidation
- Pattern recognition tasks

## Intelligence Pipeline

1. **RETRIEVE** — Fetch relevant patterns via HNSW (150x-12,500x faster)
2. **JUDGE** — Evaluate with verdicts (success$failure)
3. **DISTILL** — Extract key learnings via LoRA
4. **CONSOLIDATE** — Prevent catastrophic forgetting via EWC++

## Components

| Component | Purpose | Performance |
|-----------|---------|-------------|
| SONA | Self-optimizing adaptation | <0.05ms |
| MoE | Expert routing | 8 experts |
| HNSW | Pattern search | 150x-12,500x |
| EWC++ | Prevent forgetting | Continuous |
| Flash Attention | Speed | 2.49x-7.47x |

## Commands

### Train Patterns
```bash
npx claude-flow neural train --model-type moe --epochs 10
```

### Check Status
```bash
npx claude-flow neural status
```

### View Patterns
```bash
npx claude-flow neural patterns --type all
```

### Predict
```bash
npx claude-flow neural predict --input "task description"
```

### Optimize
```bash
npx claude-flow neural optimize --target latency
```

## Best Practices
1. Use pretrain hook for batch learning
2. Store successful patterns after completion
3. Consolidate regularly to prevent forgetting
4. Route based on task complexity

## Dónde encaja

- Categoría: [Datos y analítica](https://skillsagentes.com/categorias/datos-analitica.md) — Consulta, limpia y visualiza datos sin salir del agente.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

---

Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)