research-brainstormer
Acerca de
La habilidad de lluvia de ideas para investigación ayuda a los desarrolladores a convertir ideas de investigación vagas en experimentos estructurados y accionables, con hipótesis claras y criterios de finalización. Guía a los usuarios a través de un flujo de trabajo que evalúa la factibilidad, diseña recompensas de iteración y prioriza tareas para obtener retroalimentación rápida. Utiliza esta habilidad cuando necesites generar ideas para experimentos, crear planes de investigación o convertir conceptos en implementaciones comprobables.
Instalación rápida
Claude Code
Recomendadonpx skills add TerryTong-Git/AstraBashControl-backup -a claude-code/plugin add https://github.com/TerryTong-Git/AstraBashControl-backupgit clone https://github.com/TerryTong-Git/AstraBashControl-backup.git ~/.claude/skills/research-brainstormerCopia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad
Repositorio GitHub
Frequently asked questions
What is the research-brainstormer skill?
research-brainstormer is a Claude Skill by TerryTong-Git. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform research-brainstormer-related tasks without extra prompting.
How do I install research-brainstormer?
Use the install commands on this page: add research-brainstormer 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 research-brainstormer belong to?
research-brainstormer is in the Testing category, tagged ai, testing and design.
Is research-brainstormer free to use?
Yes. research-brainstormer is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Esta Skill de Claude ejecuta el benchmark lm-evaluation-harness para evaluar modelos de lenguaje en más de 60 tareas académicas estandarizadas como MMLU y GSM8K. Está diseñada para que los desarrolladores comparen la calidad de los modelos, realicen seguimiento del progreso del entrenamiento o reporten resultados académicos. La herramienta admite varios backends, incluidos modelos de HuggingFace y vLLM.
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