MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

quillbot

NeverSight
Mis à jour 6 days ago
12 vues
24
3
24
Voir sur GitHub
Autreaidesign

À propos

La compétence QuillBot offre des capacités de paraphrase et d'amélioration rédactionnelle alimentées par l'IA directement dans Claude Code, permettant aux développeurs de reformuler rapidement du texte ou d'améliorer la qualité de l'écriture. Elle prend en charge l'authentification via une connexion manuelle dans le navigateur ou une configuration d'identifiants pour une intégration transparente. Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin de peaufiner de la documentation, de réécrire des commentaires de code ou d'améliorer tout contenu écrit au cours de vos flux de travail de développement.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feed
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/quillbot

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

Dépôt GitHub

NeverSight/skills_feed
Chemin: data/skills-md/andrejones92/canifi-life-os/quillbot
0
learn-skillsskills

Compétences associées

agent-usage-optimizer

Autre

Cette compétence optimise la sélection des modèles d'IA en lisant les états des quotas et en recommandant la meilleure allocation Claude/Codex/Gemini pour chaque tâche. Elle fournit un routage tenant compte des quotas et des affichages de marge de manœuvre, ce qui la rend idéale pour les sessions de travail avec de multiples éléments en file d'attente ou lorsque l'on approche des limites de quota. Les développeurs devraient l'utiliser avant de commencer des sessions avec 3 éléments de travail ou plus, ou lorsque les quotas Claude tombent en dessous de 50 % de reste.

Voir la compétence

model-selection

Autre

Cette compétence offre un guide automatisé de sélection de modèle pour Claude Code, basé sur la complexité de la tâche, le coût et les besoins en latence. Elle propose un arbre de décision et un tableau de référence rapide pour aider les développeurs à choisir efficacement entre les modèles Opus, Sonnet et Haiku. Utilisez-la au début de nouvelles tâches pour optimiser les performances et l'utilisation des ressources.

Voir la compétence

agent-usage-optimizer-step-2-display-quota-headroom

Autre

Cette compétence affiche les pourcentages de quota API restants pour différents fournisseurs d'IA dans un tableau formaté avec des indicateurs de statut codés par couleur. Elle aide les développeurs à choisir le modèle le plus approprié en fonction de la disponibilité et des cas d'utilisation recommandés. La sortie inclut des informations sur la fraîcheur du cache et des seuils de statut visuels pour une évaluation rapide des quotas.

Voir la compétence

agent-usage-optimizer-baseline-route-defaults

Autre

Cette compétence fournit une logique de routage par défaut des modèles d'IA selon la complexité des tâches de programmation, indépendamment des limites de quota. Elle affecte les tâches simples à Codex, les tâches standard à Claude Sonnet, et les travaux architecturaux complexes à Claude Opus, avec des options de repli spécifiées. Les développeurs doivent l'utiliser comme configuration de base pour optimiser l'utilisation des agents d'IA dans leurs flux de travail de codage.

Voir la compétence