·neural-training
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neural-training

ruvnet/claude-flow

Formation aux modèles neuronaux avec SONA (Self-Optimizing Neural Architecture), MoE (Mixture of Experts) et EWC++ pour la consolidation des connaissances. À utiliser dans les cas suivants : apprentissage de modèles, optimisation de modèles, transfert de connaissances, routage adaptatif. Ignorer quand : tâches simples, aucun apprentissage requis, opérations ponctuelles.

12Installations·2Tendance·@ruvnet

Installation

$npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill neural-training

SKILL.md

Purpose Train and optimize neural patterns using SONA, MoE, and EWC++ systems.

| SONA | Self-optimizing adaptation | <0.05ms | | MoE | Expert routing | 8 experts | | HNSW | Pattern search | 150x-12,500x | | EWC++ | Prevent forgetting | Continuous | | Flash Attention | Speed | 2.49x-7.47x |

Formation aux modèles neuronaux avec SONA (Self-Optimizing Neural Architecture), MoE (Mixture of Experts) et EWC++ pour la consolidation des connaissances. À utiliser dans les cas suivants : apprentissage de modèles, optimisation de modèles, transfert de connaissances, routage adaptatif. Ignorer quand : tâches simples, aucun apprentissage requis, opérations ponctuelles. Source : ruvnet/claude-flow.

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill neural-training Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill neural-training
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-12
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que neural-training ?

Formation aux modèles neuronaux avec SONA (Self-Optimizing Neural Architecture), MoE (Mixture of Experts) et EWC++ pour la consolidation des connaissances. À utiliser dans les cas suivants : apprentissage de modèles, optimisation de modèles, transfert de connaissances, routage adaptatif. Ignorer quand : tâches simples, aucun apprentissage requis, opérations ponctuelles. Source : ruvnet/claude-flow.

Comment installer neural-training ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill neural-training Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/ruvnet/claude-flow