О программе
Навык `tune` проводит ретроспективу сессии, чтобы предложить улучшения окружения, такие как хуки, проверки и доступ к инструментам, оформляя каждое предложение как задачу для триажа. Он анализирует необработанный лог сессии и использует `ax` в качестве своей бухгалтерской системы. Разработчики запускают его с помощью специальных фраз, таких как "environment retro", или команды `/ax:tune`, чтобы оптимизировать свою рабочую среду для будущих сессий.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add Necmttn/ax -a claude-code/plugin add https://github.com/Necmttn/axgit clone https://github.com/Necmttn/ax.git ~/.claude/skills/tuneСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
ax:tune - what to change in the rig after one session
The user has asked to tune the rig. You read what one session actually did, name the changes to the agent's environment (hooks, checks, steering files, tools, access) that would make the next run cheaper or safer, and file every candidate in ax so it is triageable later. The session log is the primary source; ax is the ledger.
Steps
-
Call the Skill tool with
writing-for-agentsfor the writing style. -
Locate the session. Default is the current one: the id is
$CLAUDE_CODE_SESSION_IDand the log is~/.claude/projects/<cwd-slug>/<id>.jsonl. If the user names another session, take its key. Done when you hold a path that exists. -
Make it reviewable in ax, scoped. Run
ax ingest herein the background (the bareax ingestwalks every transcript on the machine). Watch its RSS; stop it at 4 GB and record that as a Tool economy finding against ax itself. Continue on the raw log while it runs. -
Build the ledger. Run
python3 -I scripts/turns.py <log>(add--fullto see each command). It prints one line per tool call withERR,DENY,RETRY,AGENT,BIGflags and a summary of calls, flags and tokens. When ax has the session, addax sessions show session:<id> --turns --jsonfor timings. Done when every flagged line has a cause you can state. -
Hunt candidates in these categories, each with evidence from the ledger (turn, tool calls spent, bytes or tokens wasted) and a fix that names a file.
- Navigation: the agent took long to find a file or fact. Fix: a pointer in auto-memory or the repo's
CLAUDE.md, never a paragraph. - Automated checks: a mistake a linter, type check, test or filesystem check would have caught. Read the repo's own check command first (
package.jsonscripts, CI workflow); an existing check that is unwired or broken is the finding. A repo with no pre-commit hook and no CI check is itself a finding. - Coding standards: classify the violation first. A mechanical one (banned API, import shape, file-location rule, a command shape) gets a deterministic check: a lint rule, a pre-commit hook, a PreToolUse hook that rewrites and allows rather than denies. Reserve prose rules for judgement calls no check can substitute for, and give them to the reviewer agent, which has the least context pressure.
- Global AGENTS.md / CLAUDE.md: always-loaded lines that did not bear on this session. Candidates for a pointer and a doc, or deletion.
- Tool economy: expensive calls. A
BIGresult, an alias or pager writing ANSI to a pipe, a denial that forced a verbatim resend, a search over the wrong tree. Fix: a rewrite hook, a tty guard, a scoped command. - No-ops: steering lines the model already obeys by default. Delete the sentence, not words from it.
- Information access: a fact the agent needed and could not reach (a session id, a dev-server log, a third-party dashboard). Fix: an env var, a tee, read-only access.
Done when each candidate has category, evidence, fix, and the file the fix lands in.
- Navigation: the agent took long to find a file or fact. Fix: a pointer in auto-memory or the repo's
-
Present the candidates to the user in order of severity: cost in this session first, then likelihood of recurrence. One paragraph each. End with which ones are mechanical (a check) and which need judgement (a rule).
-
File in ax. Read
PROPOSALS.mdfor the payload shapes. Then:ax retro brief --session=session:<id> # writes .ax/tasks/retro/<id>.md ax retro emit --session=session:<id> --source=manual --from-file=<json>The JSON holds
tried,worked,failed,next, and oneproposals[]entry per candidate, shaped by its form. Set the brief's frontmatterstatus: completed. Done whenax improve listshows the new proposals. -
Apply only when asked. If the user says fix them, apply in severity order, one commit per repo, and re-run the ledger on the next session to confirm the flag class is gone.
Reference
Implementation vs review
Work goes through two stages. The implementation agent explores, writes and debugs under the most context pressure. The review agent receives a diff and has the least. Standards belong to the reviewer; the implementer gets checks and pointers.
Files
CLAUDE.md/AGENTS.md: loaded every turn in that repo. Navigation pointers only.CODING_STANDARDS.md: read at review time. Judgement rules.~/.claude/hooks/*.sh: PreToolUse guards. PreferpermissionDecision: allowwithupdatedInputoverdeny.~/.claude/projects/<slug>/memory/: auto-memory. Pointers and machine-local facts.- Skills: docs whose description is a context pointer, or user-invoked commands.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill tune?
tune — это Claude Skill от Necmttn. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с tune, без дополнительных запросов.
Как установить tune?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте tune в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится tune?
tune относится к категории Другое.
Можно ли использовать tune бесплатно?
Да. tune 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.
