synalinks/synalinks-skills
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synalinks/synalinks-skillsは、https://github.com/synalinks/synalinks-skills.からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要
synalinks/synalinks-skillsは、https://github.com/synalinks/synalinks-skills.からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要（AI 翻訳）
このリポジトリには、オープンエージェントを読み取るコーディングエージェントのためのスキルが含まれています
スキル形式(SKILL.md):Claude Code、Codex、OpenCode、pi、その他。
エージェント・スキルズとは何か?
エージェントスキルは、単純なSKILL.mdファイル内の再利用可能な命令で、
コーディングエージェント:あなたが望む方法でタスクを実行する方法。フォーマットが始まった
現在では、生態系全体のエージェントが読むオープンスタンダードとなっています。
1つのスキルは、それをサポートするすべてのエージェントに無修正で有効です。
Synalinksスキルの目的は何ですか?
Synalinksスキルの目的は、コーディングエージェントにSynalinksの使用方法を教えることです フレームワークを正しく設定しています。SynalinksはKerasにインスパイアされているので、指導なしのLMは傾向があります Keras / LangChain / DSPyの構文を混ぜ合わせ、見た目は良さそうだが壊れているコードを生成します。 これらのスキルはエージェントを慣用的なSynalinksの使用に制限します。
synalinksスキル
このリポジトリは単一のスキル、synalinksを出荷しており、それが全体をカバーしています
フレームワーク。エージェントはそのSKILL.md``descriptionに基づいて自動的に起動します。その
SKILL.md はスキャン可能な概要で、各スライスごとに1つのセクションに整理されています。
それぞれが実行可能なスクリプト(およびそのキャプチャされた実行ログ)と
詳細な参考文献:
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Agent Skills for Synalinks
This repository contains skills for coding agents that read the open Agent
Skills format (SKILL.md): Claude Code, Codex, OpenCode, pi, and others.
What are Agent Skills?
Agent Skills are reusable instructions, in a plain SKILL.md file, that teach a
coding agent how to perform a task the way you want it done. The format started
at Anthropic and is now an open standard read by agents across the ecosystem, so
one skill works in every agent that supports it, unmodified.
What is the goal of Synalinks skills?
The goal of Synalinks skills is to teach coding agents to use the Synalinks framework correctly. Synalinks is Keras-inspired, so without guidance LMs tend to mix Keras / LangChain / DSPy syntax, producing plausible-looking but broken code. These skills constrain the agent to idiomatic Synalinks usage.
The synalinks skill
This repo ships a single skill, synalinks, that covers the whole
framework. The agent auto-activates it based on its SKILL.md description. The
SKILL.md is a scannable overview, organized into one section per slice of the
framework, each pointing to a runnable script (and its captured run log) and a
deep-dive reference doc:
| Section | What it covers |
|---|---|
| Core | DataModel, Field, Input, JSON operators (+ & | ^ ~), synalinks.ops, configuration, LanguageModel/EmbeddingModel basics, DecisionModel |
| Programs | Program class, four building APIs (Functional / Sequential / Subclassing / Mixed), multi-input/output graphs, build/call lifecycle, save/load, summary, get_module, plot_program, custom serialization |
| Modules | Generator, ChainOfThought, SelfCritique, Identity, PythonSynthesis, SequentialPlanSynthesis, custom modules via subclassing |
| Control flow | Decision, MultiDecision, Branch, parallel branches, self-consistency, XOR input/output guards, And/Or modules, branch merging |
| Decision models | DecisionModel (TypeSafe jev), fields as questions, the decision_model argument, min_confidence/threshold abstention, tuning thresholds with KerasTuner |
| Agents | FunctionCallingAgent, RLM, DeepAgent, Tool definitions, MCP integration (MultiServerMCPClient), subagents, trajectories |
| Knowledge | KnowledgeBase (DuckDB), EmbedKnowledge, UpdateKnowledge, RetrieveKnowledge, RAG/KAG, hybrid search, Entity/Relation graphs |
| Training | compile() / fit() / evaluate() / predict(), callbacks, ProgramCheckpoint, training workflow |
| Rewards | ExactMatch, CosineSimilarity, LMAsJudge, ProgramAsJudge, RubricsAsJudge and its presets (Faithfulness, Toxicity, TaskCompletion, …), AgentAsJudge, DeepAgentAsJudge, RLMAsJudge, ComposableReward, BatchReward, F1Score, custom rewards/metrics, masking |
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インストール
npx skillfish add synalinks/synalinks-skills