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SKILL·18E31D

dag-output-validator

majiayu000
Mis à jour 2 months ago
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Autredagqualityvalidationschemasoutputs

À propos

La compétence dag-output-validator vérifie les sorties des agents par rapport à des schémas et des normes de qualité définis pour garantir qu'elles répondent aux exigences structurelles et de contenu. Utilisez-la lorsque vous avez besoin de valider, vérifier ou garantir la qualité d'une sortie selon des critères spécifiques. Elle fonctionne de concert avec d'autres compétences DAG pour l'évaluation et l'agrégation, mais se distingue de l'évaluation de confiance ou de la détection d'hallucinations.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/dag-output-validator

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Dépôt GitHub

majiayu000/claude-skill-registry
Chemin: skills/data/dag-output-validator
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FAQ

Frequently asked questions

What is the dag-output-validator skill?

dag-output-validator is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform dag-output-validator-related tasks without extra prompting.

How do I install dag-output-validator?

Use the install commands on this page: add dag-output-validator 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 dag-output-validator belong to?

dag-output-validator is in the DAG Framework category, tagged dag, quality, validation, schemas and outputs.

Is dag-output-validator free to use?

Yes. dag-output-validator is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Compétences associées

dag-pattern-learner
Autre

Cette compétence analyse l'historique d'exécution des DAG pour identifier les modèles de flux de travail réussis et détecter les anti-modèles, en fournissant des recommandations d'optimisation. Utilisez-la lorsqu'il est demandé d'"apprendre les modèles" ou d'"optimiser sur la base de l'historique" pour améliorer les performances futures des DAG. Elle fonctionne conjointement avec les traceurs d'exécution et les constructeurs de graphes pour appliquer les enseignements tirés.

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