「hf」の検索結果

Orientação especializada para ajuste fino com GRPO/RL usando TRL para treinamento de modelos com raciocínio e tarefas específicas

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Avalia LLMs em mais de 60 benchmarks acadêmicos (MMLU, HumanEval, GSM8K, TruthfulQA, HellaSwag). Use quando benchmarking de qualidade de modelo, comparação de modelos, relatório de resultados acadêmicos ou rastreamento de progresso de treinamento. Padrão da indústria usado por EleutherAI, HuggingFace e laboratórios principais. Suporta HuggingFace, vLLM, APIs.

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Use when audio already placed in a HyperFrames composition needs to be mixed: fade-in/fade-out, crossfade, track gain or volume, volume automation, ducking, a music bed that fights a voiceover (voiceover carve), effects on a track (EQ, compressor, limiter, gate, saturation, delay, reverb, chorus, phaser, bitcrush), automation envelopes drawn on a track's volume or any effect parameter, or one submix bus carrying a chain, a fader and an automation clock for several tracks at once (`<hf-audio-group>`). Don't use for sourcing or generating audio — finding BGM, SFX, or making a voiceover is `/media-use`. Don't use for clip timing or track layout, which is `/hyperframes-core`.

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Use when audio already placed in a HyperFrames composition needs to be mixed: fade-in/fade-out, crossfade, track gain or volume, volume automation, ducking, a music bed that fights a voiceover (voiceover carve), effects on a track (EQ, compressor, limiter, gate, saturation, delay, reverb, chorus, phaser, bitcrush), automation envelopes drawn on a track's volume or any effect parameter, or one submix bus carrying a chain, a fader and an automation clock for several tracks at once (the `hf-audio-group` element). Don't use for sourcing or generating audio — finding BGM, SFX, or making a voiceover is `/media-use`. Don't use for clip timing or track layout, which is `/hyperframes-core`.

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Knowledge base from NASA Human Systems Integration (HSI) Practitioner's Guide (NASA/SP-2015-3709). Use for HSI process implementation, lifecycle phase activities, function allocation, ConOps development, HSI Plan writing, HSI metrics (MOE/MOP/TPM/KPP), HITL testing strategy, HSI team organisation, scaling/tailoring for program size, and V&V planning. Does not cover the specific human engineering design standards (NASA-STD-3001 content) or detailed HFE methods beyond what the guide itself provides.

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Ordner und Dateiablagen semantisch aufräumen: lokale Regeln und vorhandene Taxonomie erkennen, Dateien inhaltlich zuordnen, zusammengehörige Sets erhalten, klare Vorgänger-/Nachfolgerreihen und Logs archivieren, gemischte gültige und überholte Inhalte per Cut-and-Clue trennen und Löschkandidaten reversibel in einen Prüf-Papierkorb legen. Nutze diesen Skill bei „Ordner aufräumen“, „Dateien sinnvoll einsortieren“, „alte Versionen archivieren“, „Logdateien bereinigen“, „veraltete und gültige Inhalte trennen“ oder wenn beim Aufräumen Geheimnisdateien beziehungsweise Geheimnisse in einer Cloud-Ablage auffallen. Er funktioniert anbieter- und nutzerneutral allein; erkannte kompatible Module oder Dateidienste werden nur als optionale Beschleuniger genutzt. Für bereits vollständig definierte wiederkehrende Sammelregeln stattdessen eine regelbasierte Datei-Automation, für den Umbau einer ganzen Projektarchitektur einen Pipeline-/Projekt-Optimizer verwenden.

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Parallel geführte Sprachfassungen eines Dokuments (Paper DE/EN, README + README_de, SKILL.md + SKILL.en.md, Website-Texte) synchron halten: fehlende Fassung nachziehen, Abschnitts-Parallelität prüfen, Divergenzen beheben — mit klarer Leitsprache-Regel und kontrolliertem Rücktransfer, wenn die Nebenfassung etwas besser löst. Nutze diesen Skill bei „sind DE und EN synchron?", „zieh die englische/deutsche Version nach", „Übersetzung ist veraltet", bei zweisprachigen Papers/READMEs/Skills, oder als periodischen Check über einen Dokumentbestand. Enthält auch das Expansions-Audit: bewerten, ob ein Projekt/Dokument WEITERE Sprachen verdient (i18n-Eignung nach Zielgruppe, technische Vorbereitung, kein blindes Massenübersetzen).

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Dieser Skill sollte genutzt werden, wenn der User private oder halbformale E-Mails schreiben, beantworten, absagen, nachfassen, kürzen, umformulieren oder im eigenen Stil entwerfen lassen will, besonders bei Terminen, offiziellen Absagen, freundlichen Kurzantworten und kontaktabhängigem Ton. Profilanalyse erst bei einem konkreten Mail-Schreibauftrag starten.

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Graduierte Exposition bei Angststörungen: Angsthierarchie, SUDs-Skala, Expositionsplanung und -begleitung. Nur Psychoedukation, keine Durchführung.

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Standard-Gerüst für rotierende Pipeline-Checks: Pro Lauf genau ein Ziel aus einer Menge (Projekte, Ordner, Repos) wählen — bevorzugt das am längsten ungeprüfte —, den Check durchführen, Ergebnis in einer Check-Registry und einem Verlaufslog festhalten. Nutze diesen Skill, wenn ein wiederkehrender Check über viele Projekte verteilt werden soll („prüfe regelmäßig alle X auf Y"), wenn eine Automatisierung Doppelprüfungen vermeiden muss, wenn eine Check-Registry/CHECKS-LOG-Struktur angelegt oder benutzt wird, oder wenn eine periodische Qualitätsrunde (Quellencheck, Style-Check, Health-Check, Audit) über eine Pipeline fair verteilt werden soll.

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Regelmäßiger Pflegedurchlauf für ein bereits veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 1, günstig und oft wiederholbar): zuerst alle Distributionsflächen des Projekts ermitteln (npm, PyPI, Registries, Marketplaces, Stores, Website) und Änderungen später dorthin spiegeln, dann Topics setzen, Privacy-Gate, Dokumente auf Veröffentlichungsabsicht prüfen und interne Planungsdateien nachträglich ignorieren, Banner ergänzen, Aussagen im README gegen den echten Code-Stand abgleichen, Darstellung verbessern, Sprachfassungen der README vervollständigen, Sichtbarkeitsmaßnahmen umsetzen, Eintrag auf der Organisationsseite prüfen sowie offene Issues und Pull Requests abarbeiten. Nutze diesen Skill, wenn ein bestehendes Repo gepflegt, aufgeräumt, aktualisiert, aufgehübscht oder "mal wieder durchgesehen" werden soll, wenn ein Repo veraltet oder unaufgeräumt wirkt, bei Formulierungen wie "Repo-Pflege", "after care", "Nachpflege", "Repo auf Stand bringen", "aufräumen und pushen" oder bei rotierenden Qualitätsrunden über mehrere Repos. Für die tiefe Runde inkl. Rechtscheck und orga-übergreifenden Querverweisen stattdessen full-after-care nutzen; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.

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Hosting-Muster, um eine lokal gebaute Anwendung (eigene Datenbank, eigener API-Key, In-Process-State) sicher hostbar zu machen, ohne Nutzerverwaltung zu bauen. Kernzug — der Host speichert nichts, der Browser des Besuchers speichert alles — sodass Pro-Besucher-Accounts, Zugriffsprüfungen und Löschfristen gegenstandslos werden, statt gelöst werden zu müssen. Nutzen, wenn eine lokal gebaute App für mehrere Besucher gehostet werden soll, bei "mach das ohne Login hostbar", "keine Nutzerkonten bauen", "Datenschutzerklärung für ein gehostetes Tool verkleinern", "wer ist verantwortlich, wenn wir nichts speichern" oder beim Wählen/Implementieren eines Server-Modus (`local`, `huckepack-gift`, `huckepack-only-host`, `pay-membership`). Liefert eine Data-Flow-Plan-Vorlage, eine Datenschutz-Vorlage und eine rechtliche Ersteinschätzung (DSGVO/TDDDG/UWG, deutsch) als Referenzen.

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Pair a source-faithful photographic upper panel with a small source-derived dry-brush illustration surrounded by generous paper whitespace below. Use for 摄影加极简手绘、上下双联艺术海报、photo and miniature illustration diptychs or quiet photo-poetry prints.

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Verifies truthfulness, accuracy, and link integrity of content before publishing. Catches fabricated statistics, dead URLs, misattributed sources, and company claims that contradict the brand DNA.

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Govern FriendlyBet agent values, professional standards, anti-hallucination behavior, truthfulness, risk reporting, AI resource discipline, feedback loops, skill improvement, performance reviews, decision-rights hygiene, and team quality. Use when creating, reviewing, promoting, correcting, or retiring agents; reducing hallucinations or mistakes; reviewing AI/tool usage; handling agent incidents; or aligning work with Eyal's philanthropic user-first approach.

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llama.cpp local GGUF inference + HF Hub model discovery.

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Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API), firing alerts for training diagnostics, or retrieving/analyzing logged metrics (CLI). Supports real-time dashboard visualization, alerts with webhooks, HF Space syncing, and JSON output for automation.

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Build, deploy, and maintain applications on Hugging Face Spaces — Gradio / Docker / Static SDKs, ZeroGPU and dedicated hardware, model loading, debugging, buckets, inference providers, community grants. Use whenever the user asks to create or host an app on Hugging Face, port code onto ZeroGPU, fix a Space that won't build or run, or otherwise work with `hf spaces …`, `@spaces.GPU`, Space README frontmatter, or the `spaces` Python package.

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Run evaluations for Hugging Face Hub models using inspect-ai and lighteval on local hardware. Use for backend selection, local GPU evals, and choosing between vLLM / Transformers / accelerate. Not for HF Jobs orchestration, model-card PRs, .eval_results publication, or community-evals automation.

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Guide for the Tinker CLI — managing training runs, checkpoints, downloading weights, and publishing to HuggingFace. Use when the user asks about CLI commands, listing runs, managing checkpoints from the terminal, or uploading to HF Hub.

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Busabase-backed App-in-Skill money ledger for aggregating Mercury, Stripe, Airwallex, and Creem accounts into a read-only dashboard. Use when the user invokes $kelly-money or /kelly-money, wants a total cashflow ledger, account columns, Accounts sidebar, Account Detail views, finance onboarding, connector setup, transaction import/sync, reconciliation, balances, payouts, payments, fees, refunds, transfers, or a review of money movement across these providers.

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Build, maintain, and run conformance tests for canonical App-in-Skill projects created by kelly-app-skill-creator. Use when a Kelly app skill needs contract checks, local server smoke tests, responsive browser acceptance, temporary open-source Busabase integration, environment-gated Busabase Cloud OAuth verification, lazy provisioning checks, persistence tests, AirApp parity tests, or CI coverage. Keep app creation in kelly-app-skill-creator and own only the reusable test harness, per-skill fixtures, execution gates, diagnostics, and truthful pass/fail/skip reporting.

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Expert guidance for GRPO/RL fine-tuning with TRL for reasoning and task-specific model training

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Evaluates LLMs across 60+ academic benchmarks (MMLU, HumanEval, GSM8K, TruthfulQA, HellaSwag). Use when benchmarking model quality, comparing models, reporting academic results, or tracking training progress. Industry standard used by EleutherAI, HuggingFace, and major labs. Supports HuggingFace, vLLM, APIs.

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