cv-data-ingestion
À propos
Cette compétence ingère et organise des données professionnelles brutes provenant de sources telles que des notes Obsidian, des fichiers CSV et du markdown, en les intégrant dans un système structuré de portfolio CV Universel. Elle traite l'historique de carrière, l'expérience professionnelle et les témoignages, en produisant des fichiers YAML/Markdown validés à l'aide de schémas Zod. Utilisez-la lorsqu'un utilisateur fournit des fichiers sources ou demande à importer, ingérer ou traiter ses données de CV.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/cv-data-ingestionCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the cv-data-ingestion skill?
cv-data-ingestion is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform cv-data-ingestion-related tasks without extra prompting.
How do I install cv-data-ingestion?
Use the install commands on this page: add cv-data-ingestion 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 cv-data-ingestion belong to?
cv-data-ingestion is in the Testing category, tagged word, ai, testing and data.
Is cv-data-ingestion free to use?
Yes. cv-data-ingestion 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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