golden-dataset-validation
À propos
Cette compétence valide des jeux de données de référence avec des vérifications de schéma, une détection des doublons et une analyse de couverture pour garantir l'intégrité des données. Les développeurs doivent l'utiliser pour valider de nouveaux documents, exécuter des contrôles d'intégrité sur les données existantes et détecter les contenus dupliqués. Elle est idéale pour mettre en œuvre des hooks de validation pré-commit et maintenir les standards de qualité.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/golden-dataset-validationCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the golden-dataset-validation skill?
golden-dataset-validation is a Claude Skill by mattnigh. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform golden-dataset-validation-related tasks without extra prompting.
How do I install golden-dataset-validation?
Use the install commands on this page: add golden-dataset-validation 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 golden-dataset-validation belong to?
golden-dataset-validation is in the Testing category, tagged golden-dataset, validation, integrity, schema, duplicate-detection and 2025.
Is golden-dataset-validation free to use?
Yes. golden-dataset-validation 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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Cette compétence aide les développeurs à finaliser leur travail en vérifiant que les tests passent, puis en présentant des options d'intégration structurées. Elle guide le processus de fusion, de création de PRs ou de nettoyage des branches une fois l'implémentation terminée. Utilisez-la lorsque votre code est prêt et testé pour finaliser systématiquement le cycle de développement.
