О программе
Хитин обеспечивает постоянную, проверяемую в блокчейне идентичность для ИИ-агентов, преобразуя системный промпт в хэшированную запись CCSF. Он выпускает паспорт ERC-8004, привязанный токен (soulbound token) и идентификатор W3C DID, что позволяет обнаруживать агентов и участвовать в управлении. Используйте этот навык, когда вам нужно зарегистрировать ИИ-агента в общей, криптографически проверяемой экосистеме.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/chitinСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill chitin?
chitin — это Claude Skill от openclaw. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с chitin, без дополнительных запросов.
Как установить chitin?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте chitin в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится chitin?
chitin относится к категории Другое.
Можно ли использовать chitin бесплатно?
Да. chitin 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.
