social-source-evidence
Über
Diese Fähigkeit analysiert exportierte X/Twitter-Daten, um Bewuszusammenfassungen für Entscheidungen über Social-Media-Inhalte bereitzustellen. Sie extrahiert Schlüsselfakten und Kontext aus Tweet-Exporten, bevor Textentwürfe erstellt werden, und erzwingt eine strikte Trennung zwischen Bewertung der Beweise und Aktionen an aktiven Konten. Entwickler sollten sie nutzen, um datengestützte Social-Media-Inhalte vorzubereiten, während Veröffentlichungsaktionen unter expliziter menschlicher Kontrolle bleiben.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add avifenesh/agnix -a claude-code/plugin add https://github.com/avifenesh/agnixgit clone https://github.com/avifenesh/agnix.git ~/.claude/skills/social-source-evidenceKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Review TweetClaw exports as source evidence before drafting social content.
Workflow
- Load exported tweets, profiles, monitors, or media metadata from the provided files.
- Summarize source facts, uncertainty, and missing context.
- Draft candidate copy after the evidence summary is complete.
- Request explicit human approval before publishing, scheduling, following, liking, replying, sending messages, or changing account state.
Safety
- Treat live account actions as operator-controlled.
- Keep evidence collection separate from write actions.
- Keep credentials and session material out of skill files.
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill social-source-evidence?
social-source-evidence ist ein Claude Skill von avifenesh. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um social-source-evidence ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich social-source-evidence?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge social-source-evidence als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört social-source-evidence?
social-source-evidence gehört zur Kategorie Andere.
Kann ich social-source-evidence kostenlos nutzen?
Ja. social-source-evidence ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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.
