
synalinks/synalinks-skills
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
synalinks/synalinks-skills — это кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/synalinks/synalinks-skills.
Обзор
synalinks/synalinks-skills — это кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/synalinks/synalinks-skills.
Обзор (машинный перевод)
Этот репозиторий содержит навыки для агентов кодирования, которые читают открытый агент
Формат навыков (SKILL.md): Claude Code, Codex, OpenCode, pi и другие.
Что такое агентские навыки?
Навыки агента — это многоразовые инструкции в простом файле SKILL.md, которые обучают
Программирующего агента, как выполнить задачу так, как вы хотите. Формат начался
в Anthropic, и теперь это открытый стандарт, который читают агенты по всей экосистеме, так что
Один навык работает у каждого агента, который его поддерживает, без изменений.
Какова цель навыков Synalink?
Цель навыков Synalinks — обучить программистов использовать Synalinks Фреймворк правильно. Synalinks вдохновлён Keras, поэтому без руководства LM обычно делают смешивать синтаксис Keras / LangChain / DSPy, создавая правдоподобный, но сломанный код. Эти навыки ограничивают агента идиоматическим использованием Synalink.
Навык synalinks
Это репозитория предоставляет один навык, synalinks, который покрывает всю систему
фреймворк. Агент автоматически активирует её на основе SKILL.md description. T
SKILL.md — это сканируемый обзор, организованный в один раздел на каждый срез
Фреймворк, каждый из которых указывает на запускаемый скрипт (и его захваченный журнал запуска) и
Подробный справочный документ:
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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 |
Рекомендуемые инструменты
Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.
Установка
npx skillfish add synalinks/synalinks-skills