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Dépôt GitHub

SWE-Skills-Bench

SWE-Skills-Bench contient 9 skills collectées depuis GeniusHTX, avec une couverture métier par dépôt et des pages de détail sur le site.

skills collectés
9
Stars
59
mis à jour
2026-04-14
Forks
11
Couverture métier
2 catégories métier · 100% classifié
explorateur de dépôts

Skills dans ce dépôt

add-admin-api-endpoint
Développeurs de logiciels

Add a new endpoint or endpoints to Ghost's Admin API at `ghost/api/admin/**`.

2026-04-14
turborepo
Développeurs de logiciels

Turborepo monorepo build system guidance. Triggers on: turbo.json, task pipelines, dependsOn, caching, remote cache, the "turbo" CLI, --filter, --affected, CI optimization, environment variables, internal packages, monorepo structure/best practices, and boundaries. Use when user: configures tasks/workflows/pipelines, creates packages, sets up monorepo, shares code between apps, runs changed/affected packages, debugs cache, or has apps/packages directories.

2026-04-14
add-uint-support
Développeurs de logiciels

Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.

2026-03-23
analytics-events
Développeurs de logiciels

Add product analytics events to track user interactions in the Metabase frontend

2026-03-23
analyze-ci
Développeurs de logiciels

Analyze failed GitHub Action jobs for a pull request.

2026-03-23
clojure-write
Développeurs de logiciels

Guide Clojure and ClojureScript development using REPL-driven workflow, coding conventions, and best practices. Use when writing, developing, or refactoring Clojure/ClojureScript code.

2026-03-23
implementing-jsc-classes-zig
Développeurs de logiciels

Creates JavaScript classes using Bun's Zig bindings generator (.classes.ts). Use when implementing new JS APIs in Zig with JSC integration.

2026-03-23
llm-evaluation
Scientifiques des données

Implement comprehensive evaluation strategies for LLM applications using automated metrics, human feedback, and benchmarking. Use when testing LLM performance, measuring AI application quality, or establishing evaluation frameworks.

2026-03-23
rag-implementation
Développeurs de logiciels

Build Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for LLM applications with vector databases and semantic search. Use when implementing knowledge-grounded AI, building document Q&A systems, or integrating LLMs with external knowledge bases.

2026-03-23