gestalt-hacking
À propos
Cette compétence manipule les principes de groupement perceptuel, tels que la proximité et la similitude, au sein des flux de données pour créer des structures émergentes. Elle permet le transport de motifs entre contextes et fonctionne en trio entrelacé avec des compétences comme la décomposition de jeux de mots pour la validation et le reflow pour la traduction. Utilisez-la pour exploiter la manière dont les systèmes perçoivent des ensembles à partir de parties, atteignant souvent un point fixe où les rôles de générateur et d'observateur fusionnent.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add plurigrid/asi -a claude-code/plugin add https://github.com/plurigrid/asigit clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/gestalt-hackingCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Compétences associées
content-collections
MétaCette compétence propose une configuration éprouvée en production pour Content Collections, un outil axé sur TypeScript qui transforme des fichiers Markdown/MDX en collections de données typées de manière sûre avec une validation Zod. Utilisez-la lors de la création de blogs, de sites de documentation ou d'applications Vite + React riches en contenu pour garantir la sécurité de typage et la validation automatique du contenu. Elle couvre tout, de la configuration du plugin Vite et de la compilation MDX à l'optimisation des déploiements et la validation des schémas.
polymarket
MétaCette compétence permet aux développeurs de créer des applications avec la plateforme de marchés prédictifs Polymarket, incluant l'intégration d'API pour le trading et les données de marché. Elle fournit également une diffusion de données en temps réel via WebSocket pour surveiller les transactions en direct et l'activité du marché. Utilisez-la pour mettre en œuvre des stratégies de trading ou pour créer des outils traitant les mises à jour de marché en direct.
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sglang
MétaSGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.
