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jaredpalmer/kev

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识别并移除代码分支中引入的AI生成代码垃圾,包括多余注释、防御性检查、any类型转换及深层嵌套,通过简化重构提升代码风格一致性。

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Skills in Collection (11)

识别并移除代码分支中引入的AI生成代码垃圾,包括多余注释、防御性检查、any类型转换及深层嵌套,通过简化重构提升代码风格一致性。
需要清理AI生成的代码冗余时 审查代码风格与本地规范不一致时
.agents/skills/deslop/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill deslop -g -y
搜索 Kev 知识图谱以查询历史决策、实验结果及规则背景,避免重复推导。支持通过 rg 或 qmd 工具检索主题笔记、会话记录及转录文本,辅助研究、发布和数据任务前的上下文获取。
查询之前的尝试、决定或学到的内容 了解特定规则或数字存在的原因 在开始研究、服务、发布或数据任务前查阅历史覆盖情况
.agents/skills/kev-knowledge/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-knowledge -g -y
指导在 Modal 平台上运行 Kev 模型训练实验,涵盖计划验证、应用部署、试验启动、状态监控及结果拉取等全流程操作。
需要远程执行 GPU 训练任务 查看或管理 Modal 上的实验状态 从云端拉取训练结果和模型权重
.agents/skills/kev-modal-study/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-modal-study -g -y
指导撰写高质量 Kev 项目 PR 描述,强调以读者视角解释变更动机与机制。适用于新建、编辑或审查 Pull Request,确保描述清晰易懂,不仅面向开发者,也便于非核心研究人员理解。
创建新的 Pull Request 编辑现有 PR 描述 审查代码提交理由
.agents/skills/kev-pr-description/SKILL.md
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 合并)无回归,确保数值与 main 严格一致。涵盖单元测试、权重比对及服务端集成测试流程。
重构 kev/*.py 编辑 scripts 修改 Space 或 playground 打开或合并 Kev pull requests
.agents/skills/kev-verify/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-verify -g -y
针对代码实现质量、抽象结构和可维护性的严格深度审查技能,聚焦于简化结构、消除冗余和规范化设计,而非功能正确性验证。
要求对 PR 进行深度代码审查 需要审计代码变更差异 执行严格的代码质量重构评估
.agents/skills/thermonuclear-code-review/SKILL.md
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
.devin/skills/kev-modal-study/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-modal-study -g -y
在 Modal 上部署 Kev 决策模型为 HTTPS 端点,支持选择 GPU、设置 API Key、保持容器活跃及清理资源。
用户希望托管 Kev 模型并获取 API URL 需要替换现有 Jev/TypeSafe 调用为自托管服务 请求调整 Kev 部署的 GPU 大小或 API 密钥配置
skills/kev-deploy/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-deploy -g -y
用于识别并消除文本中典型的AI生成痕迹,通过替换特定词汇、调整句式结构和修正标点使用,使内容更自然、直接且符合人类写作习惯。
需要润色或重写AI生成的文本 检查文本是否包含明显的机器生成模式 将生硬的AI风格转化为自然的人类表达
.agents/skills/unslop/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill unslop -g -y
该技能用于基于用户特定数据微调Kev决策模型,实现校准概率。涵盖从访谈、提取现有数据、生成合成数据到训练、评估、部署及清理的全流程自动化,适用于路由、分类等场景的自动化阈值设定。
需要针对自有领域数据进行模型微调 需要为自动化决策提供校准后的置信度 提及Jev, TypeSafe, System One或Kev相关需求 要求对模型进行训练、评估或部署
skills/kev-finetune/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-finetune -g -y
通过严格的面试式提问,帮助用户打磨和优化计划或设计方案,提升其严谨性和可行性。
需要审查或优化现有计划 希望获得对设计方案的深度反馈
.agents/skills/grill-me/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill grill-me -g -y

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