validation-standards
À propos
Cette compétence fournit des normes de validation pour les opérations de Claude Code, incluant les exigences d'utilisation des outils, la détection des schémas d'échec et les vérifications de cohérence. Elle doit être appliquée avant les modifications de fichiers, après la survenue d'erreurs, ou lors des mises à jour de la documentation pour garantir la conformité aux meilleures pratiques. Les fonctionnalités clés incluent la lecture obligatoire des fichiers avant édition et les méthodologies systématiques de prévention des erreurs.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add bejranonda/LLM-Autonomous-Agent-Plugin-for-Claude -a claude-code/plugin add https://github.com/bejranonda/LLM-Autonomous-Agent-Plugin-for-Claudegit clone https://github.com/bejranonda/LLM-Autonomous-Agent-Plugin-for-Claude.git ~/.claude/skills/validation-standardsCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the validation-standards skill?
validation-standards is a Claude Skill by bejranonda. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform validation-standards-related tasks without extra prompting.
How do I install validation-standards?
Use the install commands on this page: add validation-standards 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 validation-standards belong to?
validation-standards is in the Testing category, tagged ai and design.
Is validation-standards free to use?
Yes. validation-standards 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
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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