MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

coherence-engine

SimHacker
Actualizado 2 days ago
2 vistas
35
4
35
Ver en GitHub
Otromoollmmetaorchestrationconsistencysimulation

Acerca de

La habilidad Motor de Coherencia permite a los LLMs mantener consistencia y orquestar múltiples entidades simuladas simultáneamente. Permite a Claude interpretar personajes, hacer cumplir restricciones y gestionar dependencias en sistemas distribuidos o simulaciones. Los desarrolladores deben usarla para escenarios que requieran gestión paralela de entidades, cumplimiento de protocolos y verificación de consistencia entre sistemas.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add SimHacker/moollm -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/SimHacker/moollm
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/SimHacker/moollm.git ~/.claude/skills/coherence-engine

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

Repositorio GitHub

SimHacker/moollm
Ruta: skills/coherence-engine
0

Habilidades relacionadas

llamaguard

Otro

LlamaGuard 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.

Ver habilidad

cost-optimization

Otro

Esta 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.

Ver habilidad

quantizing-models-bitsandbytes

Otro

Esta 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.

Ver habilidad

dispatching-parallel-agents

Otro

Esta 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.

Ver habilidad