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SKILL·88EAEE

dag-feedback-synthesizer

majiayu000
Mis à jour 2 months ago
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Autredagfeedbackiterationguidanceimprovement

À propos

Cette compétence génère des conseils d'amélioration structurés en analysant les résultats de validation, les scores de confiance et les déclencheurs d'itération. Elle est activée par des invites telles que "synthétiser les retours" pour créer des étapes actionnables permettant de réexécuter un DAG. Utilisez-la spécifiquement pour la génération de retours, et non pour détecter les itérations ou suivre la convergence.

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-feedback-synthesizer

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

Dépôt GitHub

majiayu000/claude-skill-registry
Chemin: skills/dag-feedback-synthesizer
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FAQ

Frequently asked questions

What is the dag-feedback-synthesizer skill?

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

How do I install dag-feedback-synthesizer?

Use the install commands on this page: add dag-feedback-synthesizer 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-feedback-synthesizer belong to?

dag-feedback-synthesizer is in the DAG Framework category, tagged dag, feedback, iteration, guidance and improvement.

Is dag-feedback-synthesizer free to use?

Yes. dag-feedback-synthesizer 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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