dataset-finder
Über
Die Dataset-Finder-Fähigkeit sucht und lädt Datensätze aus Repositories wie Kaggle, Hugging Face und UCI ML herunter. Sie ermöglicht das Vorschauen von Datensatzstatistiken, das Erstellen von Datenkarten und das Verwalten von Daten für ML-Projekte. Nutzen Sie sie, wenn Benutzer darum bitten, Datensätze zu finden, Daten-Repositories zu erkunden oder Daten für maschinelles Lernen benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/dataset-finderKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the dataset-finder skill?
dataset-finder is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform dataset-finder-related tasks without extra prompting.
How do I install dataset-finder?
Use the install commands on this page: add dataset-finder to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does dataset-finder belong to?
dataset-finder is in the Meta category, tagged ai, design and data.
Is dataset-finder free to use?
Yes. dataset-finder is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
