prompt-repetition とは?
LLM の精度を向上させるための即時反復手法。 70 のベンチマークのうち 67% (47/70) で大幅なパフォーマンスの向上を達成しました。軽量モデル (haiku、flash、mini) に自動的に適用されます。 ソース: akillness/skills-template。
LLM の精度を向上させるための即時反復手法。 70 のベンチマークのうち 67% (47/70) で大幅なパフォーマンスの向上を達成しました。軽量モデル (haiku、flash、mini) に自動的に適用されます。
コマンドラインで prompt-repetition AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: akillness/skills-template。
LLMs are trained as Causal Language Models, where each token attends only to previous tokens. This leads to:
Prompt repetition enables the second pass to reference the entire first pass, effectively mimicking some benefits of bidirectional attention.
In the second repetition, the model reprocesses information across the entire first prompt and strengthens attention weights on key concepts, resulting in improved performance.
LLM の精度を向上させるための即時反復手法。 70 のベンチマークのうち 67% (47/70) で大幅なパフォーマンスの向上を達成しました。軽量モデル (haiku、flash、mini) に自動的に適用されます。 ソース: akillness/skills-template。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/akillness/skills-template --skill prompt-repetitionLLM の精度を向上させるための即時反復手法。 70 のベンチマークのうち 67% (47/70) で大幅なパフォーマンスの向上を達成しました。軽量モデル (haiku、flash、mini) に自動的に適用されます。 ソース: akillness/skills-template。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/akillness/skills-template --skill prompt-repetition インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/akillness/skills-template