automatic-stateful-prompt-improver
Über
Diese Fähigkeit fängt automatisch komplexe Prompts ab und optimiert sie mithilfe eines prompt-lernenden MCP-Servers, wobei Techniken wie APE und DSPy angewendet werden. Sie verwaltet einen embedding-indizierten Verlauf, um aus früheren Leistungen zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. Nutzen Sie sie, wenn ein Benutzer Prompt-Optimierung anfordert oder eine komplexe Aufgabe bewältigt, jedoch nicht für einfache Fragen oder direkte Befehle.
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/automatic-stateful-prompt-improverKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the automatic-stateful-prompt-improver skill?
automatic-stateful-prompt-improver is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform automatic-stateful-prompt-improver-related tasks without extra prompting.
How do I install automatic-stateful-prompt-improver?
Use the install commands on this page: add automatic-stateful-prompt-improver 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 automatic-stateful-prompt-improver belong to?
automatic-stateful-prompt-improver is in the AI & Machine Learning category, tagged prompts, optimization, learning, embeddings and dspy.
Is automatic-stateful-prompt-improver free to use?
Yes. automatic-stateful-prompt-improver 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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Dieses Claude Skill fängt automatisch komplexe Prompts ab und optimiert sie mithilfe eines prompt-lernenden MCP-Servers, unter Anwendung von Techniken wie APE und DSPy. Es lernt aus historischen Leistungsdaten über ein Embedding-indexiertes Feedback, um Prompts kontinuierlich zu verbessern. Verwenden Sie es für explizite Optimierungsanfragen oder komplexe Aufgaben, jedoch nicht für einfache Fragen oder direkte Befehle.
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