Über
Diese Fähigkeit implementiert Garben-Neuronale Netze in Rust für das Lernen auf graphstrukturierten Daten unter Verwendung zellulärer Garben mit lernbaren Restriktionsabbildungen. Sie ermöglicht diffusionsbasiertes Message-Passing über k-Zellen mit Candle-Tensoroperationen und eignet sich für Aufgaben, die geometrisches oder topologisches Schließen erfordern. Entwickler sollten sie für fortgeschrittene Graph-ML-Anwendungen nutzen, bei denen Daten eine inhärente multiskalige oder garbentheoretische Struktur aufweisen.
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/koho-sheafnnKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the koho-sheafnn skill?
koho-sheafnn is a Claude Skill by plurigrid. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform koho-sheafnn-related tasks without extra prompting.
How do I install koho-sheafnn?
Use the install commands on this page: add koho-sheafnn 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 koho-sheafnn belong to?
koho-sheafnn is in the Other category, tagged api.
Is koho-sheafnn free to use?
Yes. koho-sheafnn 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
LlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.
Diese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.
Diese Claude Skill analysiert Sportwettenmärkte inklusive Handicaps, Over/Unders und Spezialwetten, indem sie historische Trends und situative Statistiken untersucht, um Wertwetten zu identifizieren. Sie liefert strukturierte Markdown-Ausgaben mit umsetzbaren Empfehlungen zu Bildungszwecken. Entwickler sollten dies für Sportwetten-Analysetools nutzen, wobei zu beachten ist, dass es nur zur Unterhaltung/Bildung konzipiert wurde.
Diese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.