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jaredpalmer/kev
GitHub用于清理代码库中AI生成的冗余代码,移除多余注释、防御性检查、any类型转换及深层嵌套,统一代码风格并保持行为不变。
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Skills in Collection (10)
用于清理代码库中AI生成的冗余代码,移除多余注释、防御性检查、any类型转换及深层嵌套,统一代码风格并保持行为不变。
审查包含AI生成代码的PR或分支
需要规范化代码风格并消除技术债务
npx skills add jaredpalmer/kev --skill deslop -g -y
指导在 Modal 平台上执行 Kev 训练实验全流程,涵盖计划验证、应用部署、远程启动、日志监控及结果拉取,旨在安全高效地管理 GPU 资源与模型微调任务。
需要启动或监控远程 AI 训练实验
需要从 Modal 平台拉取训练结果和模型权重
执行模型微调或基准测试
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-modal-study -g -y
指导撰写高质量PR描述,强调解释变更动机、机制及潜在风险,以非专家读者为目标。适用于PR创建、编辑和审查场景。
创建Pull Request
编辑Pull Request描述
审查Pull Request
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-pr-description -g -y
验证Kev代码变更(重构、编辑脚本或PR)无回归,确保数值比特一致,执行单元测试、权重校验及服务测试后发布。
重构 kev/*.py 文件
编辑 scripts 或 Space/playground
打开或合并 Kev pull requests
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-verify -g -y
针对代码库进行极严格的结构性审查,关注抽象质量、可维护性和代码健康度。旨在通过深度重构消除冗余、简化逻辑并提升清晰度,而非验证功能正确性。
请求对 PR 或分支进行代码审查
要求执行深度代码质量审计
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
将 Kev 决策模型部署为 Modal 上的 HTTPS API 端点,支持选择 GPU、配置密钥、保持连接或移除部署。
需要托管 Kev 模型
获取 Kev API URL
替换现有 Jev/TypeSafe 调用
选择 GPU 规格
停止或删除部署
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-deploy -g -y
用于消除文本中AI生成痕迹的编辑技能,通过检测并修正特定词汇、句式及风格模式,使内容更自然真实。
需要去除文章中的AI写作特征
优化文本使其更符合人类表达习惯
npx skills add jaredpalmer/kev --skill unslop -g -y
在用户数据上微调 Kev 决策模型,生成合成训练数据,在 Modal 上训练、校准概率并部署端点,支持路由、分类等自动化场景。
需要针对特定领域数据微调决策模型
要求对模型输出进行概率校准以提高自动化阈值准确性
提到 Jev, TypeSafe, System One 或 Kev 相关术语
询问如何评估、部署或清理微调后的模型
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-finetune -g -y
通过高强度问答模拟面试,帮助用户深入审视、打磨和优化现有计划或设计方案。
需要优化计划
需要评审设计
npx skills add jaredpalmer/kev --skill grill-me -g -y


