dag-capability-ranker
Über
Die dag-capability-ranker-Fähigkeit bewertet und stuft Kandidatenfähigkeiten ein, indem sie mehrere Faktoren wie historische Erfolgsquote, Ressourceneffizienz und kontextuelle Aufgabenausrichtung analysiert. Sie wird durch Ausdrücke wie „Fähigkeiten einstufen“ oder „beste Fähigkeit für“ ausgelöst, um optimierte Empfehlungen zu geben, oft im Anschluss an eine semantische Übereinstimmung. Entwickler sollten sie für leistungsbasierte Einstufung verwenden, nicht für die anfängliche semantische Suche oder Katalogabfrage.
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/dag-capability-rankerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the dag-capability-ranker skill?
dag-capability-ranker is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform dag-capability-ranker-related tasks without extra prompting.
How do I install dag-capability-ranker?
Use the install commands on this page: add dag-capability-ranker 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 dag-capability-ranker belong to?
dag-capability-ranker is in the DAG Framework category, tagged dag, registry, ranking, scoring and optimization.
Is dag-capability-ranker free to use?
Yes. dag-capability-ranker 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 Fähigkeit analysiert den Ausführungsverlauf von DAGs, um erfolgreiche Workflow-Muster zu identifizieren und Anti-Patterns zu erkennen, wodurch Optimierungsempfehlungen bereitgestellt werden. Nutzen Sie sie, wenn Sie aufgefordert werden, "Muster zu lernen" oder "basierend auf dem Verlauf zu optimieren", um die zukünftige DAG-Leistung zu verbessern. Sie arbeitet mit Ausführungs-Tracern und Graph-Buildern zusammen, um gewonnene Erkenntnisse anzuwenden.
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