kaggle-ops

通用 Kaggle API 操作封装。可开源、不含私有信息。 适合任何需要管理 Kaggle kernels/datasets 的项目。

下文 <skill-dir> 指当前 SKILL.md 所在目录的绝对路径，由 Claude Code 或 Codex 从已加载 skill 位置解析；不要按当前工作目录猜测。

何时用

推送、查询、拉日志：Kaggle kernel；推送 dataset；查 GPU 配额。
多个 Kaggle 账号切换操作，凭据由环境变量或配置文件供给。
批量探测账号 GPU 是否真实可用（手机验证）。

核心流程

装 Kaggle CLI 2.x 与 Node 18+，准备凭据，见 setup.md。
按需调用 node "<skill-dir>/scripts/kaggle-cli.mjs" <kernel push|kernel status|kernel logs|dataset push|quota> [--account <name>]。
push 后轮询 kernel status 到终态，再 kernel logs 取日志。
需确认 GPU 可用时跑 probe-gpu.mjs，再用 mark-gpu-verified.mjs 解析报告。

硬规则

凭据按优先级取：环境变量 → ~/.kaggle/kaggle.json → 配置文件；不 hardcode。
多账号操作前明确 export 或传 --account，避免 token 串用。
只对网络瞬断和 API 500 重试；404/权限错误不重试。
Token 能鉴权不等于能用 GPU；以 probe kernel 检测 torch.cuda.is_available() 为准。
探测用临时 HOME 注入凭据并清掉宿主 KAGGLE_* 变量，防止记到宿主账号。
探测默认删除远端 probe kernel；只有 --keep-remote 才保留。
本 skill 不含业务逻辑；账号池、kernel 映射、回写结果放私有 skill。

路由表

| 任务 | references | 执行脚本 | |---|---|---| | 特性、安装 CLI、凭据优先级、多账号配置 | setup.md | config.example.json | | kernel push/status/logs、dataset push、quota | commands.md | scripts/kaggle-cli.mjs | | 私有层封装方式、常见问题 | private-layer-faq.md | — | | GPU 真实可用性探测、报告解析、账号来源集成、分层 | gpu-verify.md | scripts/probe-gpu.mjs、scripts/mark-gpu-verified.mjs |