few-shot-learning-patterns

Few-Shot Learning（少数例示学習）のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の品質基準 / 目的: 実践的改善と一貫性維持 • Few-Shot戦略 / 適用: 段階的複雑度設計と最適shot数決定 / 目的: AIの学習効率最大化 Trigger: Use when you need to design effective example patterns for AI learning, standardize output formats, or improve task performance beyond zero-shot capabilities. Keywords: few-shot, examples, prompting, output consistency, pattern learning.

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リポジトリ: majiayu000/claude-skill-registry
ソースの最終更新活動: 2026年6月23日 12:15
検出された SKILL.md の言語: 日本語
スター: 543
フォーク: 85

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry --skill few-shot-learning-patterns

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

ファイルエクスプローラー

2 ファイル

SKILL.md

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llm-calibration-logprobs

LLM token logprobs and calibration. Per-decision confidence, ECE, Brier, reliability diagrams, low-confidence triage.

2026-07-13

llm-calibration-logprobs

Analyze LLM token logprobs and calibration. Use for per-decision confidence, ECE, Brier scores, reliability diagrams, and low-confidence triage.

2026-07-13

recap

回顾最近 N 天的 Claude Code 使用记录——扫描原始会话数据，按主题分组汇总"我都做了什么"，并从个人操作系统视角输出模式、风险与增删建议。当用户说 /recap、"看看我这几天做了什么"、"回顾一下我最近的会话"、"这两天我用 claude 干了啥"、"活动回顾" 时使用。

2026-07-13

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name	few-shot-learning-patterns
description	Few-Shot Learning（少数例示学習）のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の品質基準 / 目的: 実践的改善と一貫性維持 • Few-Shot戦略 / 適用: 段階的複雑度設計と最適shot数決定 / 目的: AIの学習効率最大化 Trigger: Use when you need to design effective example patterns for AI learning, standardize output formats, or improve task performance beyond zero-shot capabilities. Keywords: few-shot, examples, prompting, output consistency, pattern learning.
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