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SKILL·AEAA91

automatic-stateful-prompt-improver

majiayu000
Actualizado 4 months ago
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Otropromptsoptimizationlearningembeddingsdspy

Acerca de

Esta habilidad intercepta y optimiza automáticamente prompts complejos utilizando un servidor MCP de aprendizaje de prompts, aplicando técnicas como APE y DSPy. Mantiene un historial indexado por embeddings para aprender del rendimiento pasado y mejorar con el tiempo. Úsala cuando un usuario solicite optimización de prompts o esté abordando una tarea compleja, pero no para preguntas simples o comandos directos.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/automatic-stateful-prompt-improver

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Repositorio GitHub

majiayu000/claude-skill-registry
Ruta: skills/automatic-stateful-prompt-improver
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FAQ

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Skill automatic-stateful-prompt-improver?

automatic-stateful-prompt-improver es un Skill de Claude creado por majiayu000. Los Skills agrupan instrucciones y recursos que Claude carga cuando los necesita para realizar tareas relacionadas con automatic-stateful-prompt-improver sin indicaciones adicionales.

¿Cómo instalo automatic-stateful-prompt-improver?

Usa los comandos de instalación de esta página: añade automatic-stateful-prompt-improver a Claude Code como plugin o clona su repositorio en tu directorio de skills y reinicia Claude para cargarlo.

¿A qué categoría pertenece automatic-stateful-prompt-improver?

automatic-stateful-prompt-improver pertenece a la categoría Otro.

¿Se puede usar automatic-stateful-prompt-improver gratis?

Sí. automatic-stateful-prompt-improver aparece en AIMCP y se puede instalar gratis.

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Esta Habilidad de Claude intercepta y optimiza automáticamente prompts complejos mediante un servidor MCP de aprendizaje de prompts, aplicando técnicas como APE y DSPy. Aprende del rendimiento histórico a través de retroalimentación indexada por embeddings para mejorar los prompts con el tiempo. Úsela para solicitudes explícitas de optimización o tareas complejas, pero no para preguntas simples o comandos directos.

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