granola-performance-tuning
Acerca de
Esta habilidad optimiza la precisión de transcripción y la calidad de las notas de Granola mediante el análisis de factores de entrada de audio y condiciones ambientales. Ayuda a los desarrolladores a mejorar el rendimiento del procesamiento, reducir errores y optimizar la salida cuando los usuarios mencionan problemas con la precisión o velocidad de Granola. La optimización se centra en la calidad del micrófono, la reducción de ruido de fondo y las configuraciones de grabación óptimas.
Instalación rápida
Claude Code
Recomendadonpx skills add vasic-digital/SuperAgent -a claude-code/plugin add https://github.com/vasic-digital/SuperAgentgit clone https://github.com/vasic-digital/SuperAgent.git ~/.claude/skills/granola-performance-tuningCopia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad
Repositorio GitHub
Habilidades relacionadas
llamaguard
OtroLlamaGuard es el modelo de Meta de 7-8B parámetros para moderar las entradas y salidas de LLM en seis categorías de seguridad como violencia y discurso de odio. Ofrece una precisión del 94-95% y puede implementarse usando vLLM, Hugging Face o Amazon SageMaker. Utiliza esta skill para integrar fácilmente filtrado de contenido y barreras de seguridad en tus aplicaciones de IA.
cost-optimization
OtroEsta Skill de Claude ayuda a los desarrolladores a optimizar los costes en la nube mediante el ajuste de tamaño de recursos, estrategias de etiquetado y análisis de gastos. Proporciona un marco para reducir los gastos en la nube e implementar una gobernanza de costes en AWS, Azure y GCP. Úsala cuando necesites analizar los costes de infraestructura, ajustar el tamaño de los recursos o cumplir con restricciones presupuestarias.
quantizing-models-bitsandbytes
OtroEsta habilidad cuantiza LLMs a precisión de 8 o 4 bits utilizando bitsandbytes, logrando una reducción de memoria del 50-75% con pérdida mínima de precisión. Es ideal para ejecutar modelos más grandes en memoria GPU limitada o para acelerar la inferencia, admitiendo formatos como INT8, NF4 y FP4. La habilidad se integra con HuggingFace Transformers y permite entrenamiento QLoRA y optimizadores de 8 bits.
dispatching-parallel-agents
OtroEsta Skill de Claude despliega múltiples agentes para investigar y solucionar 3 o más problemas independientes de forma concurrente. Está diseñada para escenarios que involucran fallos no relacionados que pueden resolverse sin estado compartido o dependencias. Su capacidad principal es la resolución paralela de problemas, asignando un agente por cada dominio problemático independiente para maximizar la eficiencia.