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Fix broken AI features. Use when your AI is throwing errors, producing wrong outputs, crashing, returning garbage, not responding, or behaving unexpectedly. Also use when you get Could not parse LLM output errors, DSPy program crashes, LLM timeout or rate limit errors, API key not working with DSPy, JSON parse error from LLM, model returns empty response, AI works sometimes but fails other times,
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/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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Build, debug, and optimize Claude API / Anthropic SDK apps. Apps built with this skill should include prompt caching. Also handles migrating existing Claude API code between Claude model versions (4.5 → 4.6, 4.6 → 4.7, retired-model replacements). TRIGGER when: code imports `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`; user asks for the Claude API, Anthropic SDK, or Managed Agents; user adds/modifies/tunes a C
Desenvolvimento
#ai
#api
por anthropics
Crie novas skills, modifique e aprimore as existentes, e meça seu desempenho. Utilize para desenvolver, editar, otimizar, testar e comparar skills, além de refinar suas descrições para maior precisão de acionamento.
Desenvolvimento
#test
por anthropics
claude-code-plugin-release
Fluxo de trabalho automatizado de versionamento semântico e lançamento para plugins do Claude Code. Gerencia incrementos de versão em manifestos package.json, marketplace.json, plugin.json, publicação npm (para que npx claude-mem@X.Y.Z seja resolvido), verificação de build, marcação git, lançamentos no GitHub e geração de changelog.
Desenvolvimento
#ai
#git
por thedotmack
Contexto Persistente Entre Sessões para Cada Agente – Captura tudo o que seu agente faz durante as sessões, comprime com IA e injeta contexto relevante de volta em sessões futuras. Compatível com Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode e mais.
Desenvolvimento
#ai
por thedotmack
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Ler descrição completa Recolher descrição Fix Your Broken AI
Systematic approach to diagnosing and fixing AI features that aren't working.
Step 1 — Gather context
Before debugging, ask the user:
What error message or unexpected behavior are you seeing? (paste the traceback or describe the output) Did this work before, or is it a new feature that has never worked? Are you using an optimizer, or is this a zero-shot / few-shot program? What LM provider and model are you using? Step 2 — Quick Diagnostic Checklist
#
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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