compound-learnings
Über
Diese Fähigkeit wandelt vorübergehende Sitzungserkenntnisse in dauerhafte Fähigkeiten wie Skills, Heuristiken oder Agenten-Updates um. Sie wird ausgelöst, wenn Nutzer darum bitten, das "Setup zu verbessern", "aus Sitzungen zu lernen" oder "Erkenntnisse zu kumulieren". Der Prozess sammelt systematisch Erkenntnisse aus Quellen wie Sitzungssuche und Codebase-Analyse, um wiederverwendbare Verbesserungen zu erstellen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add carmandale/agent-config -a claude-code/plugin add https://github.com/carmandale/agent-configgit clone https://github.com/carmandale/agent-config.git ~/.claude/skills/compound-learningsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the compound-learnings skill?
compound-learnings is a Claude Skill by carmandale. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform compound-learnings-related tasks without extra prompting.
How do I install compound-learnings?
Use the install commands on this page: add compound-learnings 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 compound-learnings belong to?
compound-learnings is in the Meta category, tagged general.
Is compound-learnings free to use?
Yes. compound-learnings 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.
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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.