どのAIスキルが役に立つのか、結果を直接読み、並行して確認しないでください。

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ForkProbeはAI Skyllの選定と実行ツールです。 モデル自体と複数の候補に同じタスクを与え、シリーズで実行し、ローカルのHTMLレポートを生成するので、勝者を選ぶ前に実際の出力を見ることができます。

v1.1 新しい写真/スタイルのオリエンテーション比較を追加します。 ForkProbeは現在比較します。 [T0]、 [(T1]、 [[T2]、 [[T2]、 negative-prompt.md]、 [(T4])]、 [[render-notes.md]]])は、ランナー内の画像APIを呼び出しません。 [Cordexでは、ホストが写真を生成する機能がある場合、ローカル [[render-queue.jsonは、オプションのレンダリング検証のために使用され、他のエージェントは、その後にそれをレンダリングする可能性があります。 [T6]

受賞者の選定後、レポートの「継続的」ボタンはローカルハンドオフを保存し、エージェントは勝ちたスキルを継続できるようにします。 ユーザーは、同じ地域で匿名でこのスキルオプションを共有するかどうかを選択し、将来のコミュニティのためのサンプルの事前蓄積をお勧めすることができます。

より多くのスキルがインターネット上にあるとき、問題はスキルがあるかどうかではありませんが、現在のタスクは何ですか? ForkProbeの目標は簡単です。結果を広げ、選択したパスに沿って作業を続けるためにAgentを取得します。

ForkProbeを使うとき

• どのタスクを使うかわからない。 実際の出力を最初に見たい。
• ベースラインと複数のスキルを比較し、スキルの説明を信頼するだけではありません。
• 成果物は、PPTX、科学データパッケージ、研究レポート、画像プロンプト/スタイルパッケージ、運用Webページ、またはビデオフォーマット、文書、プレビュー、QAを必要とする。
• スキル、EverMind Skill Hub、GitHub、BYO パスの候補を探し、小さな実行を実行したい。
• 単純で決定的なタスクには適さない: 回答やツールパスが明確であれば直接実装が高速です。

作業方法

ForkProbeは、観察可能なプロセスになるスキルを選択します。

1。 スキル、EverMind Skill Hub、GitHub、BYOパスにインストールされているキュレーションディレクトリから、いくつかのスキルまたはアーティファクトのパイプライン候補が推奨されます。 ベースラインと複数の候補を同じ入力で実行します。 3.