multi-model-meta-analysis
✓Synthetisieren Sie die Ergebnisse mehrerer KI-Modelle zu einer umfassenden, verifizierten Bewertung. Verwenden Sie dies, wenn: (1) der Benutzer Feedback/Analysen von mehreren LLMs (Claude, GPT, Gemini usw.) zu Code oder einem Projekt einfügt, (2) der Benutzer Modellausgaben in einem einzigen zuverlässigen Dokument konsolidieren möchte, (3) der Benutzer widersprüchliche Modellansprüche anhand des tatsächlichen Quellcodes auflösen muss. Diese Fähigkeit überprüft Modellansprüche anhand der Codebasis, löst Widersprüche mit Beweisen auf und führt zu einer zuverlässigeren Bewertung als jedes einzelne Modell.
Installation
SKILL.md
Combine outputs from multiple AI models into a verified, comprehensive assessment by cross-referencing claims against the actual codebase.
Models hallucinate and contradict each other. The source code is the source of truth. Every significant claim must be verified before inclusion in the final assessment.
Use Grep, Glob, and Read tools to locate and examine relevant code. Do not trust model claims without verification.
Synthetisieren Sie die Ergebnisse mehrerer KI-Modelle zu einer umfassenden, verifizierten Bewertung. Verwenden Sie dies, wenn: (1) der Benutzer Feedback/Analysen von mehreren LLMs (Claude, GPT, Gemini usw.) zu Code oder einem Projekt einfügt, (2) der Benutzer Modellausgaben in einem einzigen zuverlässigen Dokument konsolidieren möchte, (3) der Benutzer widersprüchliche Modellansprüche anhand des tatsächlichen Quellcodes auflösen muss. Diese Fähigkeit überprüft Modellansprüche anhand der Codebasis, löst Widersprüche mit Beweisen auf und führt zu einer zuverlässigeren Bewertung als jedes einzelne Modell. Quelle: petekp/claude-code-setup.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis- Quelle
- petekp/claude-code-setup
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist multi-model-meta-analysis?
Synthetisieren Sie die Ergebnisse mehrerer KI-Modelle zu einer umfassenden, verifizierten Bewertung. Verwenden Sie dies, wenn: (1) der Benutzer Feedback/Analysen von mehreren LLMs (Claude, GPT, Gemini usw.) zu Code oder einem Projekt einfügt, (2) der Benutzer Modellausgaben in einem einzigen zuverlässigen Dokument konsolidieren möchte, (3) der Benutzer widersprüchliche Modellansprüche anhand des tatsächlichen Quellcodes auflösen muss. Diese Fähigkeit überprüft Modellansprüche anhand der Codebasis, löst Widersprüche mit Beweisen auf und führt zu einer zuverlässigeren Bewertung als jedes einzelne Modell. Quelle: petekp/claude-code-setup.
Wie installiere ich multi-model-meta-analysis?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/petekp/claude-code-setup
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11