dspy-bootstrap-fewshot
✓當用戶要求“引導少量樣本”、“生成演示”、“使用 BootstrapFewShot”、“使用有限數據進行優化”、“自動創建訓練演示”、提到“少量樣本的教師模型”、“10-50 個訓練樣本”，或者希望在無需大量計算的情況下自動生成 DSPy 程序的演示時，應使用此技能。
SKILL.md
Automatically generate and select optimal few-shot demonstrations for your DSPy program using a teacher model.
| program | dspy.Module | Your DSPy program to optimize | | trainset | list[dspy.Example] | Training examples | | metric | callable | Evaluation function | | metricthreshold | float | Numerical threshold for accepting demos (optional) | | maxbootstrappeddemos | int | Max teacher-generated demos (default: 4) |
| maxlabeleddemos | int | Max direct labeled demos (default: 16) | | maxrounds | int | Max bootstrapping attempts per example (default: 1) | | teachersettings | dict | Configuration for teacher model (optional) |
當用戶要求“引導少量樣本”、“生成演示”、“使用 BootstrapFewShot”、“使用有限數據進行優化”、“自動創建訓練演示”、提到“少量樣本的教師模型”、“10-50 個訓練樣本”，或者希望在無需大量計算的情況下自動生成 DSPy 程序的演示時，應使用此技能。 來源：omidzamani/dspy-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/omidzamani/dspy-skills --skill dspy-bootstrap-fewshot- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 dspy-bootstrap-fewshot？
當用戶要求“引導少量樣本”、“生成演示”、“使用 BootstrapFewShot”、“使用有限數據進行優化”、“自動創建訓練演示”、提到“少量樣本的教師模型”、“10-50 個訓練樣本”，或者希望在無需大量計算的情況下自動生成 DSPy 程序的演示時，應使用此技能。 來源：omidzamani/dspy-skills。
如何安裝 dspy-bootstrap-fewshot？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/omidzamani/dspy-skills --skill dspy-bootstrap-fewshot 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/omidzamani/dspy-skills
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01