expansion-plays
정보
확장 플레이 스킬은 개발자들이 기존 고객 계정을 교차 판매와 업셀링을 통해 성장시키기 위한 캠페인을 설계하는 데 도움을 줍니다. 이 스킬은 확장 준비가 된 계정을 식별하고, 타겟팅된 제안을 구성하며, CS 아웃리치나 웨비나와 같은 채널을 통해 플레이를 실행하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 주요 기능으로는 트리거용 신호 스택, 플레이 유형 템플릿, 그리고 확장 파이프라인 성공을 측정하기 위한 지표 등이 포함됩니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add gtmagents/gtm-agents -a claude-code/plugin add https://github.com/gtmagents/gtm-agentsgit clone https://github.com/gtmagents/gtm-agents.git ~/.claude/skills/expansion-playsClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
GitHub 저장소
연관 스킬
llamaguard
기타LlamaGuard는 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.
cost-optimization
기타이 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.
quantizing-models-bitsandbytes
기타이 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.
dispatching-parallel-agents
기타이 Claude Skill은 3개 이상의 독립적인 문제를 동시에 조사하고 해결하기 위해 다중 에이전트를 배치합니다. 공유 상태나 의존성 없이 해결 가능한 무관련 장애 시나리오에 맞게 설계되었습니다. 핵심 기능은 병렬 문제 해결로, 각 독립 문제 영역마다 하나의 에이전트를 할당하여 효율성을 극대화합니다.