rlhf-systems

Human-feedback-driven model optimization — preference data collection, reward modeling, policy updates, and alignment evaluation.

Aller à l'installation

Dépôt: a5c-ai/babysitter
Dernière activité de la source: 7 mai 2026 à 20:19
Langue détectée de SKILL.md: anglais
Étoiles: 1 652
Forks: 96

Options d'installation

Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.

Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.

Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.

npx skills add https://github.com/a5c-ai/babysitter --skill rlhf-systems

La commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.

Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.

Vérifiez les fichiers source

Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.

SKILL.md

Instructions source · Aperçu en lecture seule

Retour à la recherche Retour à l’installation

atlas-graph-query

Reference for querying the Atlas knowledge graph through its MCP tools — the SECONDARY enrichment/comparison layer that adds best-practice context to systems you have ALREADY scanned from your real sources (`az`, repos, dirs). Use when you need to look up nodes, edges, kinds, clusters, stats, or wiki pages in Atlas to compare against your real inventory. (atlas graph, query atlas, atlas mcp, search the graph, graph neighbors, atlas record, atlas kinds, enrichment layer)

2026-06-12

atlas

Atlas turns your STATED NEED into a real systems atlas by SCANNING your actual sources (Azure via `az`, git repos, local dirs) and process/data mining them, THEN enriching against the Atlas knowledge graph. Use this skill when asked to inventory/map your real systems, scan your cloud + repos + directories, mine the real processes or data they contain, or collect their real constraints/gotchas. (atlas, scan my systems, inventory our azure account, map my repos, real systems atlas, process mining, data mining, collect nuances, system discovery)

2026-06-12

assimilate-popular-workflows

This skill should be used when the user asks to "find skills in the wild", "assimilate popular workflows", "discover SKILL.md files in repos", "research external skills", "find workflow patterns", "survey the skill landscape", "what skills exist out there", or wants to investigate public repositories for extractable processes, babysitter plugins, and reusable procedural insights. Searches GitHub for SKILL.md files, classifies repos by archetype, and maintains structured research under docs/reference-repos/.

2026-06-07

Tout voir dans ce dépôt

name	rlhf-systems
description	Human-feedback-driven model optimization — preference data collection, reward modeling, policy updates, and alignment evaluation.
allowed-tools	Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep
graph	{"domains":["domain:ml-ops","domain:machine-learning"],"specializations":["specialization:data-science-ml"],"skillAreas":["skill-area:rlhf-systems"],"roles":["role:ml-engineer"]}

name	rlhf-systems
description	Human-feedback-driven model optimization — preference data collection, reward modeling, policy updates, and alignment evaluation.
allowed-tools	Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep
graph	{"domains":["domain:ml-ops","domain:machine-learning"],"specializations":["specialization:data-science-ml"],"skillAreas":["skill-area:rlhf-systems"],"roles":["role:ml-engineer"]}

rlhf-systems

Options d'installation

Vérifiez les fichiers source

RLHF Skill

RLHF Skill

rlhf-systems

Informations de source

Options d'installation

Vérifiez les fichiers source

Plus depuis ce dépôt

Plus depuis ce dépôt

RLHF Skill

RLHF Skill