multi-model-meta-analysis
✓여러 AI 모델의 출력을 종합적이고 검증된 평가로 종합합니다. 다음의 경우에 사용하십시오: (1) 사용자가 코드 또는 프로젝트에 대한 여러 LLM(Claude, GPT, Gemini 등)의 피드백/분석을 붙여넣을 때, (2) 사용자가 모델 출력을 신뢰할 수 있는 단일 문서로 통합하기를 원할 때, (3) 사용자가 실제 소스 코드에 대해 충돌하는 모델 주장을 해결해야 할 때. 이 기술은 코드베이스에 대한 모델 주장을 확인하고 증거와의 모순을 해결하며 어떤 단일 모델보다 더 신뢰할 수 있는 평가를 생성합니다.
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.
여러 AI 모델의 출력을 종합적이고 검증된 평가로 종합합니다. 다음의 경우에 사용하십시오: (1) 사용자가 코드 또는 프로젝트에 대한 여러 LLM(Claude, GPT, Gemini 등)의 피드백/분석을 붙여넣을 때, (2) 사용자가 모델 출력을 신뢰할 수 있는 단일 문서로 통합하기를 원할 때, (3) 사용자가 실제 소스 코드에 대해 충돌하는 모델 주장을 해결해야 할 때. 이 기술은 코드베이스에 대한 모델 주장을 확인하고 증거와의 모순을 해결하며 어떤 단일 모델보다 더 신뢰할 수 있는 평가를 생성합니다. 출처: petekp/claude-code-setup.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-11
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
multi-model-meta-analysis이란?
여러 AI 모델의 출력을 종합적이고 검증된 평가로 종합합니다. 다음의 경우에 사용하십시오: (1) 사용자가 코드 또는 프로젝트에 대한 여러 LLM(Claude, GPT, Gemini 등)의 피드백/분석을 붙여넣을 때, (2) 사용자가 모델 출력을 신뢰할 수 있는 단일 문서로 통합하기를 원할 때, (3) 사용자가 실제 소스 코드에 대해 충돌하는 모델 주장을 해결해야 할 때. 이 기술은 코드베이스에 대한 모델 주장을 확인하고 증거와의 모순을 해결하며 어떤 단일 모델보다 더 신뢰할 수 있는 평가를 생성합니다. 출처: petekp/claude-code-setup.
multi-model-meta-analysis 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/petekp/claude-code-setup
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-11