axiom-app-discoverability
О программе
Этот навык предоставляет 6-шаговую стратегию для обеспечения появления iOS-приложений в Spotlight и Siri путём передачи метаданных через несколько API (App Intents, Core Spotlight и др.). Он используется при реализации возможностей обнаружения приложений для iOS 16 и новее, подчёркивая, что система обучается на реальном использовании, чтобы показывать часто применяемые действия. Подход сочетает App Shortcuts и NSUserActivity, поскольку ни один отдельный API не обеспечивает полного охвата для обнаружения.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/axiom-app-discoverabilityСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill axiom-app-discoverability?
axiom-app-discoverability — это Claude Skill от majiayu000. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с axiom-app-discoverability, без дополнительных запросов.
Как установить axiom-app-discoverability?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте axiom-app-discoverability в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится axiom-app-discoverability?
axiom-app-discoverability относится к категории Другое.
Можно ли использовать axiom-app-discoverability бесплатно?
Да. axiom-app-discoverability размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
