Über
lean4-prove ist eine Claude-Fähigkeit zur Erstellung und Verifizierung von Lean4-Beweisen unter Verwendung eines hybriden Retrieval-Systems mit über 94.000 Beispielen. Es versucht die Beweiserzeugung über Claude und parallele Kompilierung, mit einer Wiederholungslogik bei Fehlern. Sein sich selbst verbessernder Labor-Modus ermöglicht die Aufnahme von Datensätzen, Autoformaliserung und Modelltraining mit Compiler-Feedback für kontinuierliche Verbesserung.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add grahama1970/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/grahama1970/agent-skillsgit clone https://github.com/grahama1970/agent-skills.git ~/.claude/skills/lean4-proveKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the lean4-prove skill?
lean4-prove is a Claude Skill by grahama1970. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform lean4-prove-related tasks without extra prompting.
How do I install lean4-prove?
Use the install commands on this page: add lean4-prove 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 lean4-prove belong to?
lean4-prove is in the Meta category, tagged ai and data.
Is lean4-prove free to use?
Yes. lean4-prove 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.