meta-cognitive-reasoning
Über
Diese Fähigkeit bietet disziplinierte Denkrahmen, um kognitive Fehler während der Analyse, Fehlersuche und Code-Reviews zu vermeiden. Sie erzwingt evidenzbasierte Schlussfolgerungen, Hypothesentests und systematische Überprüfungen, um voreilige Entscheidungen und auf Annahmen basierende Fehler zu vermeiden. Nutzen Sie sie für rigorose analytische Aufgaben, die strukturierte, überprüfbare Denkprozesse erfordern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/meta-cognitive-reasoningKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the meta-cognitive-reasoning skill?
meta-cognitive-reasoning is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform meta-cognitive-reasoning-related tasks without extra prompting.
How do I install meta-cognitive-reasoning?
Use the install commands on this page: add meta-cognitive-reasoning 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 meta-cognitive-reasoning belong to?
meta-cognitive-reasoning is in the Testing category, tagged reasoning, analysis, review, debugging, assessment and decision-making.
Is meta-cognitive-reasoning free to use?
Yes. meta-cognitive-reasoning 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 Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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