agent-friendly-commands
Über
Diese Fähigkeit bietet Befehle für Linting und Tests mit geringer Geräuschbelastung, die für LLM/CI-Logs optimiert sind, indem ANSI-Ausgaben entfernt und kompakte Reporter verwendet werden. Sie führt dieselben Prüfungen wie CI durch und wahrt dabei die Einhaltung der Repository-Richtlinien, was sie ideal für automatisierte Workflows macht. Entwickler sollten diese Befehle verwenden, wenn sie während der Entwicklung oder in CI-Pipelines eine sauberere, besser parsbare Ausgabe benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/agent-friendly-commandsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the agent-friendly-commands skill?
agent-friendly-commands is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform agent-friendly-commands-related tasks without extra prompting.
How do I install agent-friendly-commands?
Use the install commands on this page: add agent-friendly-commands 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 agent-friendly-commands belong to?
agent-friendly-commands is in the Testing category, tagged ai and testing.
Is agent-friendly-commands free to use?
Yes. agent-friendly-commands 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 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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