build-evaluation-developer
Über
Diese Fähigkeit bietet Richtlinien für die sichere Modifikation der hochperformanten DFS-Engine des Waffenbau-Optimierungsevaluators. Nutzen Sie sie bei der Arbeit am Algorithmus, beim Hinzufügen neuer Metriken oder beim Anpassen der Pruning-Logik in `internal/evaluator/`. Sie betont kritische Sicherheits- und Leistungsinvarianten, um exponentielle Suchzeiten oder suboptimale Ergebnisse zu verhindern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add sjtw/tarkov-build-optimiser -a claude-code/plugin add https://github.com/sjtw/tarkov-build-optimisergit clone https://github.com/sjtw/tarkov-build-optimiser.git ~/.claude/skills/build-evaluation-developerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the build-evaluation-developer skill?
build-evaluation-developer is a Claude Skill by sjtw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform build-evaluation-developer-related tasks without extra prompting.
How do I install build-evaluation-developer?
Use the install commands on this page: add build-evaluation-developer 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 build-evaluation-developer belong to?
build-evaluation-developer is in the Meta category, tagged design.
Is build-evaluation-developer free to use?
Yes. build-evaluation-developer 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.