drost-ai/tinker-ai-skill은 코딩 에이전트의 세션 대화를 학습 자료로 정리해 에이전트 모델을 파인튜닝하는 방법을 안내하는 저장소다. Claude Code, Codex, OpenCode에서 쓸 수 있으며, Tinker에서 LoRA를 학습하고 결과를 로컬 실행용 GGUF로 내보내는 흐름을 다룬다. 공개 릴리스 정보는 없다. 저장소의 설명은 Claude Code 세션으로 모델을 파인튜닝하는 에이전트 스킬이라고 밝힌다.
이 절차는 대화에서 코드만 추리는 대신 도구 호출을 포함한 맥락을 학습 자료로 다룬다. README에는 전사 수집과 익명화, 분할, 학습, 평가, 병합, 배포를 잇는 아홉 단계와 관련 스크립트가 소개돼 있다. 세션 단위 비식별화와 대화 맥락의 연속성을 고려하며, 합성 대화로 비용 없이 전체 절차를 미리 실행하는 방법도 제공한다. 문서는 이 절차를 Tess 계열 모델 제작에 사용했다고 설명한다.
다만 저장소에서 독립 시험 디렉터리는 확인되지 않아, 문서에 적힌 절차만으로 별도의 검증 결과까지 판단할 수는 없다. 또한 비용이 발생하는 단계 전에 멈추도록 설계됐다고 설명하므로, 안내된 전체 흐름이 비용 없이 실제 학습과 배포까지 수행한다는 뜻은 아니다. 따라서 이 저장소는 재현 가능한 작업 순서를 제시하지만, 독립 시험 근거는 확인되지 않은 절차 안내에 가깝다.