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Deep dive into dspy.ChatAdapter -- the default adapter that formats DSPy signatures into multi-turn chat messages with field delimiters, parses LM responses back into typed Python objects, and falls back to JSONAdapter on failure. Use when you need to understand how DSPy builds prompts, debug why a model ignores output format, customize prompt rendering, enable native function calling, use callbac
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/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/dspy-chatadapter)
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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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Step 1: Understand what you need
Before diving into adapter internals, clarify:
Are you debugging a formatting issue? (model ignores format, parse errors, wrong output structure)Do you need to customize how prompts are built? (system messages, field order, special providers)Are you generating fine-tuning data? (need OpenAI-compatible message format)Do you need native function calling or structured output? (provid[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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