Быстрая итерационная техника для повышения точности LLM. Достигнуто значительное улучшение производительности в 67% (47/70) тестов. Автоматически применяется к облегченным моделям (хайку, флэш, мини).
Быстро установите AI-навык prompt-repetition в вашу среду разработки через командную строку
Источник: supercent-io/skills-template.
LLM은 Causal Language Model로 학습되어 각 토큰이 이전 토큰만 참조합니다. 이로 인해:
프롬프트 반복은 두 번째 패스에서 첫 번째 패스 전체를 참조할 수 있게 하여, 마치 양방향 어텐션의 일부 이점을 모방하는 효과를 얻습니다.
두 번째 반복에서 모델이 첫 번째 프롬프트 전체에 걸쳐 정보를 다시 처리하고, 주요 개념에 대한 어텐션 가중치를 강화함으로써 성능이 개선됩니다.
Быстрая итерационная техника для повышения точности LLM. Достигнуто значительное улучшение производительности в 67% (47/70) тестов. Автоматически применяется к облегченным моделям (хайку, флэш, мини). Источник: supercent-io/skills-template.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/supercent-io/skills-template --skill prompt-repetitionБыстрая итерационная техника для повышения точности LLM. Достигнуто значительное улучшение производительности в 67% (47/70) тестов. Автоматически применяется к облегченным моделям (хайку, флэш, мини). Источник: supercent-io/skills-template.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/supercent-io/skills-template --skill prompt-repetition После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/supercent-io/skills-template