diverse-content-gen

This skill teaches agents how to use Verbalized Sampling (VS) - a research-backed prompting technique that dramatically increases output diversity (1.6-2.1× improvement) without sacrificing quality.

The Problem: Standard aligned LLMs suffer from "mode collapse" - they generate overly similar, safe, predictable outputs because of typicality bias in training data.

The Solution: Instead of asking for single instances ("write a blog post"), VS prompts the model to verbalize a probability distribution over multiple responses ("generate 5 blog post ideas with their probabilities").

言語化サンプリング (VS) 技術を使用して、非常に多様なクリエイティブ コンテンツを生成するエージェントのワークフロー。ユーザーが複数のバリエーション、ブレインストーミング、創造的なアイデアを要求する場合、または標準のプロンプトが反復的な出力を生成する場合に使用します。品質を維持しながら多様性を 1.6 ～ 2.1 倍に高めます。用途: ブログ投稿、ソーシャル メディアのキャプション、ストーリー、キャンペーンのアイデア、製品の説明、キャッチフレーズ、自由形式のクリエイティブ タスク。 ソース: rfxlamia/claude-skillkit。