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Fait avec❤pour la communauté Claude

  1. Accueil
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  3. Récupération des mises à jour depuis le dépôt de compétences
💻
Gratuit
💻Development
✓ Vérifié

Récupération des mises à jour depuis le dépôt de compétences

Synchroniser le dépôt de compétences locales avec les modifications en amont d’obra/superpowers-skills

obra

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#git

Informations Techniques

Auteur
obra
Catégorie
Development
Taille du Fichier
3.77 KB
Dépôt Source
obra__superpowers-skills
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

obra__superpowers-skills/skills/meta/pulling-updates-from-skills-repository/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

90%

Économie de jetons

Réduisez les coûts d'API de 90 % pour les opérations en masse grâce à l'exécution locale.

5x

Traitement plus rapide

Traitez des ensembles de données volumineux 5 fois plus rapidement que les solutions basées sur le cloud.

3x

Efficacité du flux de travail

Automatisez des flux de travail complexes 3 fois plus vite avec des scripts Python itératifs.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

📂

Traitement de fichiers par lots

Traiter plus de 10 fichiers avec des scripts Python pour la transformation ou l'analyse de données en masse.

🔄

Workflows itératifs

Exécutez des workflows multi-étapes avec des boucles et des conditions pour une automatisation complexe.

📊

Analyse de données en volume

Analysez localement de grands jeux de données avec des bibliothèques Python comme pandas ou numpy.

🚀

Opérations fortement dépendantes des API

Exécutez des appels d'API en masse pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité.

Compétences Associées

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Éon

Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

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Atelier d'agents

Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés

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Gratuit

Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.

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