cognitive-surrogate
Über
Die kognitive Stellvertreter-Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, psychologische Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu validieren, die authentische Reaktionen vorhersagen und erzeugen, welche den kognitiven Mustern einer Person entsprechen. Sie implementiert einen aktiven Inferenzrahmen, bei dem der Stellvertreter als generatives Modell fungiert, um die freie Energie zwischen erwartetem und beobachtetem Verhalten zu minimieren. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn Sie Systeme benötigen, die menschenähnliche kognitive Reaktionen auf Basis erlernter Muster simulieren oder vorhersagen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add plurigrid/asi -a claude-code/plugin add https://github.com/plurigrid/asigit clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/cognitive-surrogateKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the cognitive-surrogate skill?
cognitive-surrogate is a Claude Skill by plurigrid. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform cognitive-surrogate-related tasks without extra prompting.
How do I install cognitive-surrogate?
Use the install commands on this page: add cognitive-surrogate 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 cognitive-surrogate belong to?
cognitive-surrogate is in the Meta category, tagged general.
Is cognitive-surrogate free to use?
Yes. cognitive-surrogate 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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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.