Agent Skills › jaredpalmer/kev

jaredpalmer/kev

GitHub

清理分支中与主分支差异中由AI生成的代码冗余,包括移除多余注释、不必要的防御性检查、滥用any类型转换及深层嵌套代码,保持行为不变并遵循本地风格。

11 个 Skill 9,753

安装全部 Skills

npx skills add jaredpalmer/kev --all -g -y
更多选项

预览集合内 Skills

npx skills add jaredpalmer/kev --list

集合内 Skills (11)

清理分支中与主分支差异中由AI生成的代码冗余,包括移除多余注释、不必要的防御性检查、滥用any类型转换及深层嵌套代码,保持行为不变并遵循本地风格。
需要清理AI生成代码中的冗余样式 审查代码差异以移除不一致的注释或结构
.agents/skills/deslop/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill deslop -g -y
提供Kev知识图谱的检索指南,用于查询历史决策、实验结果及规则背景。通过克隆私有仓库并使用rg或qmd工具搜索会话记录、PR变更和转录文本,辅助避免重复工作并支持研发决策。
询问之前尝试过什么或学到的内容 探究特定规则或数值的由来 在开始新研究、发布或数据任务前查阅历史记录 需要了解PR具体改动及其原因
.agents/skills/kev-knowledge/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-knowledge -g -y
提供基于 Modal 云平台的 Kev 模型训练研究全流程指南,涵盖实验计划配置、应用部署、大规模 GPU 训练任务启动、实时状态监控及结果数据拉取与评估。
需要在云端运行大型模型训练或评估实验 需要提交和管理 GPU 计算资源密集型的研究任务 需要监控远程训练任务的进度和日志
.agents/skills/kev-modal-study/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-modal-study -g -y
指导撰写高质量的 Pull Request 描述,强调以读者视角阐述变更动机、机制及潜在风险。适用于 PR 的创建、编辑和审查场景,旨在提升代码可读性与历史追溯价值。
需要编写或优化 Pull Request 标题和正文 进行 PR 审查时评估描述质量 准备 squash-merge 的提交信息
.agents/skills/kev-pr-description/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-pr-description -g -y
用于验证 Kev 代码变更无回归并安全发布。通过单元测试、权重比对及服务集成测试确保数值一致性,覆盖模型、训练及部署流程,适用于重构或合并 PR 前的质量检查。
重构 kev/*.py 文件 编辑脚本或 Space/Playground 代码 打开或合并 Kev 拉取请求
.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深度审查技能。专注于简化结构、消除重复和降低复杂度,而非功能正确性检查。适用于PR审核、差异审计及代码健康度评估。
请求对PR进行严格的结构化审查 需要审计代码差异(diff) 执行深层代码质量或“核弹级”审查
.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
指导用户在 Modal 平台一键部署 Kev 决策模型,提供 HTTPS API 端点。涵盖环境配置、GPU/模型选型、API Key 设置及扩缩容管理,支持替换第三方调用并实现自托管。
部署 Kev 模型到 Modal 获取 Kev API URL 替换 Jev / TypeSafe 调用为自托管模型 选择 GPU 或模型大小 停止或删除 Kev 部署
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的AI生成特征,通过检测特定词汇、句式和风格模式进行重写,保留原意和语气,使内容更自然真实。
需要去除文本中AI写作痕迹 优化文章使其更像人类撰写
.agents/skills/unslop/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill unslop -g -y
自动化微调Kev决策模型以适配用户特定工作负载。通过访谈、数据提取与合成、训练校准及部署,提供带置信度的分类/路由服务,并在完成后自动清理资源。
需要针对特定领域微调决策模型 希望获得经过校准的预测概率用于自动化阈值 提及Jev, TypeSafe, System One或Kev相关概念 需要自动化分类、路由、审核或评分任务
skills/kev-finetune/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill kev-finetune -g -y
用于通过严格的面试式提问来打磨和优化计划或设计方案,帮助用户发现潜在问题并提升设计质量。
用户希望接受针对其计划或设计的严格审查 用户需要优化现有方案以应对质疑
.agents/skills/grill-me/SKILL.md
npx skills add jaredpalmer/kev --skill grill-me -g -y

首页 - Wiki
Copyright © 2011-2026 iteam. Current version is 2.155.2. UTC+08:00, 2026-11-03 20:51
浙ICP备14020137号-1