multi-model-meta-analysis
✓将多个 AI 模型的输出综合为经过验证的全面评估。在以下情况下使用：(1) 用户粘贴来自多个 LLM（Claude、GPT、Gemini 等）关于代码或项目的反馈/分析，(2) 用户希望将模型输出合并到单个可靠文档中，(3) 用户需要根据实际源代码解决冲突的模型声明。该技能根据代码库验证模型声明，解决与证据的矛盾，并产生比任何单一模型更可靠的评估。
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.
将多个 AI 模型的输出综合为经过验证的全面评估。在以下情况下使用：(1) 用户粘贴来自多个 LLM（Claude、GPT、Gemini 等）关于代码或项目的反馈/分析，(2) 用户希望将模型输出合并到单个可靠文档中，(3) 用户需要根据实际源代码解决冲突的模型声明。该技能根据代码库验证模型声明，解决与证据的矛盾，并产生比任何单一模型更可靠的评估。 来源：petekp/claude-code-setup。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-11
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 multi-model-meta-analysis？
将多个 AI 模型的输出综合为经过验证的全面评估。在以下情况下使用：(1) 用户粘贴来自多个 LLM（Claude、GPT、Gemini 等）关于代码或项目的反馈/分析，(2) 用户希望将模型输出合并到单个可靠文档中，(3) 用户需要根据实际源代码解决冲突的模型声明。该技能根据代码库验证模型声明，解决与证据的矛盾，并产生比任何单一模型更可靠的评估。 来源：petekp/claude-code-setup。
如何安装 multi-model-meta-analysis？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/petekp/claude-code-setup
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-11