evaluating-code-models
Über
Diese Fähigkeit benchmarkt Codegenerierungsmodelle mithilfe von branchenüblichen Evaluationen wie HumanEval und MBPP über mehrere Programmiersprachen hinweg. Sie berechnet Pass@k-Metriken, um die Modellleistung zu vergleichen, die Mehrsprachenunterstützung zu testen und die Codequalität zu messen. Entwickler sollten sie nutzen, wenn sie Codierungsmodelle rigoros evaluieren oder vergleichen möchten, da es dasselbe Tool ist, das die Code-Bestenlisten von HuggingFace antreibt.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add davila7/claude-code-templates -a claude-code/plugin add https://github.com/davila7/claude-code-templatesgit clone https://github.com/davila7/claude-code-templates.git ~/.claude/skills/evaluating-code-modelsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the evaluating-code-models skill?
evaluating-code-models is a Claude Skill by davila7. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform evaluating-code-models-related tasks without extra prompting.
How do I install evaluating-code-models?
Use the install commands on this page: add evaluating-code-models 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 evaluating-code-models belong to?
evaluating-code-models is in the Meta category, tagged Evaluation, Code Generation, HumanEval, MBPP, MultiPL-E and Pass@k.
Is evaluating-code-models free to use?
Yes. evaluating-code-models is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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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.
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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.