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jaredpalmer/kev
GitHub用于审查代码差异，移除 AI 生成的冗余注释、防御性检查、类型断言及深层嵌套等不规范代码，保持行为不变并优化风格。
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Skills in Collection (11)
用于审查代码差异，移除 AI 生成的冗余注释、防御性检查、类型断言及深层嵌套等不规范代码，保持行为不变并优化风格。
需要清理 AI 生成代码的噪音和冗余时
代码风格不一致或存在过度防御性编程时
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用于查询Kev知识图谱，检索历史会话决策、规则背景及实验结果，避免重复推导。支持通过rg或qmd进行语义与关键词搜索，覆盖架构、训练等主题笔记及PR索引，辅助研究、发布和数据任务前的信息获取。
询问之前的尝试、决策或学习成果
探究规则或数值的存在原因
了解特定轮次或PR的具体改动及影响
开始研究、服务、发布或数据任务前查阅历史
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-knowledge -g -y
指导在 Modal 平台上运行 Kev 训练研究、微调及评估的完整工作流，涵盖实验计划、部署、启动、监控、结果拉取及成本约束。
需要在云端 GPU 上运行大规模模型训练或微调任务
需要监控和管理 Modal 上的分布式训练试验状态
需要从远程存储拉取模型检查点和评估结果
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指导撰写高质量 Pull Request 描述的技能，强调以问题为导向、解释机制并面向非核心开发者，提升代码审查与长期维护的可读性。
创建或编辑 PR
编写 squash-merge 提交信息
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-pr-description -g -y
用于验证Kev代码变更（如重构、脚本修改）无回归并安全发布。通过运行快速单元测试、权重一致性校验及服务端端到端测试，确保数值与主分支严格一致，保障模型训练及推理流程的准确性。
提交或合并涉及kev/*.py的Pull Request
对模型加载器、训练器或数据转换器进行重构
修改Space应用或Playground前端代码
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对代码分支或PR进行极端严格的结构化审查，聚焦抽象质量、可维护性和代码库健康。识别并消除冗余复杂性、文件过大及逻辑混乱，推动更简洁直接的重构方案。
需要Review PR时
审计代码差异时
运行深度代码质量审查时
npx skills add jaredpalmer/kev --skill thermonuclear-code-review -g -y
用于在 Modal 云平台上启动、监控和拉取 Kev 训练研究、探针及基准测试。支持实验计划部署、远程评估执行、结果提取与对比分析，适用于大规模模型训练的自动化工作流。
需要远程运行 GPU 训练任务
执行模型探针或基准测试
监控云端实验状态
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-modal-study -g -y
指导用户在Modal上部署Kev决策模型，包括环境配置、GPU选型及API端点管理。支持TypeSafe协议，实现一键部署、自定义参数及自动扩缩容。
在Modal上部署AI模型
获取自托管的AI API URL
替换现有的Jev或TypeSafe调用
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-deploy -g -y
用于消除文本中的 AI 生成痕迹，通过识别并修正特定语言模式、风格瑕疵和填充词，提升内容的自然度与真实性。
用户要求润色或重写文本以去除 AI 感
检查文章是否存在明显的 AI 写作特征
npx skills add jaredpalmer/kev --skill unslop -g -y
该技能用于在用户数据上微调 Kev 决策模型，通过访谈、提取或合成训练数据、在 Modal 上训练校准并部署端点，最终实现针对特定领域任务的自动化决策与置信度评估。
需要基于自有数据微调 LLM 以优化分类/路由任务
提到 Jev, TypeSafe, System One 或 Kev
需要为自动化流程提供校准后的概率置信度
询问如何部署或清理 ML 模型服务
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-finetune -g -y
通过高强度提问和质疑来打磨计划或设计方案，帮助用户发现潜在漏洞并优化思路。
用户希望获得对现有方案或设计的严格审查
用户需要模拟面试场景以完善逻辑
npx skills add jaredpalmer/kev --skill grill-me -g -y
