SS

synalinks/synalinks-skills

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

908 stars Качество 74 Тренд 30Apache-2.0

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.

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.

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
Открыть полный README на GitHub

Рекомендуемые инструменты

Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.

Установка

npx skillfish add synalinks/synalinks-skills
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →