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SKILL·337104

learning

xiaobei930
Mis à jour 1 month ago
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Testsgeneral

À propos

La compétence d'apprentissage extrait des modèles réutilisables et des insights de débogage à la fin des sessions de développement. Elle capture les connaissances spécifiques au projet, telles que les solutions d'erreur, les techniques de débogage et les modèles d'implémentation, dans une documentation organisée. Les développeurs doivent l'utiliser en conclusion de leurs sessions pour préserver les apprentissages précieux en vue d'une référence future.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add xiaobei930/claude-code-best-practices -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/xiaobei930/claude-code-best-practices
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/xiaobei930/claude-code-best-practices.git ~/.claude/skills/learning

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

Dépôt GitHub

xiaobei930/claude-code-best-practices
Chemin: skills/learning
0
agentic-codingai-agentai-codinganthropicauto-learningbest-practices
FAQ

Frequently asked questions

What is the learning skill?

learning is a Claude Skill by xiaobei930. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform learning-related tasks without extra prompting.

How do I install learning?

Use the install commands on this page: add learning 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 learning belong to?

learning is in the Testing category, tagged general.

Is learning free to use?

Yes. learning 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

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Cette compétence Claude exécute le lm-evaluation-harness pour évaluer les modèles de langage sur plus de 60 tâches académiques standardisées telles que MMLU et GSM8K. Elle est conçue pour permettre aux développeurs de comparer la qualité des modèles, de suivre les progrès de l'entraînement ou de rapporter des résultats académiques. L'outil prend en charge différents backends, incluant les modèles HuggingFace et vLLM.

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