Convex Agents Debugging
Über
Diese Debugging-Fähigkeit unterstützt Entwickler bei der Fehlersuche im Convex-Agenten-Verhalten, indem sie LLM-Interaktionen protokolliert und Datenbankzustände überprüft. Nutzen Sie sie, wenn Agenten-Antworten unerwartet ausfallen, um den Kontext zu verstehen, den das LLM erhält, oder um datenbezogene Probleme zu diagnostizieren. Sie bietet Einblicke in Roh-Anfragen/Antworten, Tool-Aufrufe und Speicher für die Entwicklung zuverlässiger Agenten-Anwendungen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Sstobo/convex-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/Sstobo/convex-skillsgit clone https://github.com/Sstobo/convex-skills.git ~/.claude/skills/Convex Agents DebuggingKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the Convex Agents Debugging skill?
Convex Agents Debugging is a Claude Skill by Sstobo. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform Convex Agents Debugging-related tasks without extra prompting.
How do I install Convex Agents Debugging?
Use the install commands on this page: add Convex Agents Debugging 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 Convex Agents Debugging belong to?
Convex Agents Debugging is in the Testing category, tagged ai and data.
Is Convex Agents Debugging free to use?
Yes. Convex Agents Debugging 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 Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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