MCP HubMCP Hub
SKILL·64E442

kata-execute-phase

gannonh
업데이트됨 1 month ago
11 조회
3
3
GitHub에서 보기
기타general

정보

이 스킬은 웨이브 기반 병렬화를 사용하여 한 페이즈 내의 모든 계획을 실행합니다. 여기서 오케스트레이터는 의존성에 따라 계획을 그룹화하고, 동시 실행을 위해 하위 에이전트를 생성합니다. "execute phase"나 "run phase" 같은 명령어로 트리거되며, 선택적으로 갭 해결 계획만 실행할 수도 있습니다. 각 하위 에이전트는 특정 계획을 처리하기 위해 새로운 컨텍스트를 받고, 오케스트레이터는 전체 워크플로를 관리합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add gannonh/kata-agents -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/gannonh/kata-agents
Git 클론대체
git clone https://github.com/gannonh/kata-agents.git ~/.claude/skills/kata-execute-phase

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

GitHub 저장소

gannonh/kata-agents
경로: skills/kata-execute-phase
0
FAQ

Frequently asked questions

What is the kata-execute-phase skill?

kata-execute-phase is a Claude Skill by gannonh. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform kata-execute-phase-related tasks without extra prompting.

How do I install kata-execute-phase?

Use the install commands on this page: add kata-execute-phase 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 kata-execute-phase belong to?

kata-execute-phase is in the Other category, tagged general.

Is kata-execute-phase free to use?

Yes. kata-execute-phase is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

연관 스킬

llamaguard
기타

LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.

스킬 보기
cost-optimization
기타

이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기
sports-betting-analyzer
기타

이 Claude Skill은 스프레드, 오버/언더, 프로프 베트를 포함한 스포츠 베팅 시장을 분석합니다. 역사적 추이와 상황별 통계를 검토하여 가치 베트를 발견하고, 교육적 목적으로 실행 가능한 권장 사항이 담긴 구조화된 마크다운 결과를 제공합니다. 개발자는 이 기능을 스포츠 베팅 분석 도구에 활용할 수 있으며, 단순히 엔터테인먼트/교육 목적으로만 설계되었음을 유의해야 합니다.

스킬 보기
quantizing-models-bitsandbytes
기타

이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.

스킬 보기