MCP HubMCP Hub
SKILL·292F83

reverse-prompt

openclaw
Обновлено 4 months ago
18 просмотров
972
296
972
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Навык обратного промпта позволяет Claude проактивно предлагать выполнимые задачи, которые продвигают известные цели и миссии пользователя. Он работает, извлекая контекст пользователя из памяти для выявления пробелов и рекомендации конкретных следующих шагов, таких как автоматизация или исследование. Разработчикам следует использовать этот навык, когда пользователь просит помощи в продвижении своих целей или хочет получать проактивные, согласованные предложения.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add openclaw/skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/openclaw/skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/reverse-prompt

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

GitHub репозиторий

openclaw/skills
Путь: skills/bobdevibecoder/bobagent-reverse-prompt
0
archivebackupclawdbotclawdhubskill
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill reverse-prompt?

reverse-prompt — это Claude Skill от openclaw. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с reverse-prompt, без дополнительных запросов.

Как установить reverse-prompt?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте reverse-prompt в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится reverse-prompt?

reverse-prompt относится к категории Другое.

Можно ли использовать reverse-prompt бесплатно?

Да. reverse-prompt размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык