Über
Diese Fähigkeit analysiert die Interaktionshistorie von Claude, um Muster zu erkennen, bei denen Nutzer die Werkzeugnutzung unterbrochen oder abgelehnt haben. Sie hilft Entwicklern, problematische Agentenverhalten zu identifizieren, indem Ablehnungen, Rücknahmen und nutzerangeforderte Bestätigungen nachverfolgt werden. Nutzen Sie sie, um die Zuverlässigkeit der Werkzeugaufrufe Ihres Agenten auf Basis historischer Thread-Daten zu analysieren und zu verbessern.
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/amp-skillKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the amp-skill skill?
amp-skill is a Claude Skill by plurigrid. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform amp-skill-related tasks without extra prompting.
How do I install amp-skill?
Use the install commands on this page: add amp-skill 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 amp-skill belong to?
amp-skill is in the Meta category, tagged general.
Is amp-skill free to use?
Yes. amp-skill 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.