glm-calibration
De la autor
Calibration guidance for GLM tasks. Often most effective after glm-basics has clarified the setup; glm-output is the companion skill for exact final metric computation.
Instalare
npx skills add cxcscmu/SkillLearnBench --skill glm-calibration -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/glm-calibration/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 83
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- glm-outputcxcscmu/SkillLearnBenchOutput-processing guidance for GLM tasks. Especially useful after glm-basics and glm-calibration when you need verifier-matching metrics from output.nc and a final /root/metrics.json.Productivitate★ 91
- glm-basicscxcscmu/SkillLearnBenchA good starting point for GLM calibration tasks. Use to inspect glm3.nml, confirm how GLM runs, and identify the relevant files before moving on to calibration and output evaluation.Productivitate★ 91
- glm-runnercxcscmu/SkillLearnBenchA skill to execute the GLM binary and manage its simulation output.Altele★ 91
- glm-evaluatorcxcscmu/SkillLearnBenchA skill to process GLM NetCDF output and calculate specific RMSE metrics by merging with field observations.Planificare★ 91
- mltelagod/code-abyssMachine learning and LLM engineering judgment, distilled from a stronger model - invoke when DECIDING whether/how to use ML or an LLM for a task (prompt vs RAG vs fine-tune vs classical); working with training/eval data or labels; building or reviewing evals for models and LLM features; designing RAG, structured output, or agent pipelines; or diagnosing why a model/LLM feature underperforms. Method-selection ladder, data and leakage discipline, eval-as-spec rules, LLM-era craft, and a trap catalog.Planificare★ 242
- llm-friendly-contextshinpr/claude-code-workflowsClarifies inputs, outputs, success criteria, decisions, and unresolved conditions so downstream consumers can execute without guessing. Use when writing or revising LLM-facing prompts, handoffs, planning artifacts, reviews, reports, or generated instructions.Productivitate★ 704
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te