Use when you need to configure which language model DSPy uses — setting up providers, API keys, model parameters, or assigning different models to different pipeline stages. Common scenarios - setting up OpenAI or Anthropic API keys, configuring model parameters like temperature and max_tokens, using different models for different pipeline stages, switching between providers, using local models wi
/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills
El comando exacto puede variar según el repositorio. Consulta el README en GitHub.
Para el autor de la skill
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/dspy-lm?utm_source=badge&utm_medium=readme&utm_campaign=badge)
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
Cree nuevas habilidades, modifique y mejore las existentes, y mida su rendimiento. Se utiliza para desarrollar, editar, optimizar, probar y comparar habilidades, así como para refinar sus descripciones para una mejor precisión de activación.
Esta habilidad agrupa los backlogs de issues de GitHub por causa raíz en issues maestras de plan, redirige las issues relacionadas y agrupa los PRs de corrección arquitectónica para cerrar clusters atómicamente. Es ideal para clasificar y consolidar numerosas issues que comparten defectos subyacentes, o para construir una serie de planes o una hoja de ruta.
Captura las acciones de su agente entre sesiones, las comprime con IA e inyecta contexto relevante en interacciones futuras. Compatible con Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode y más.
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dspy.LM is DSPy's unified interface for calling language models. It wraps LiteLLM so any provider -- OpenAI, Anthropic, Google, Together AI, Ollama, vLLM, and 100+ others -- works through one consistent API. You configure a model once, then every DSPy module uses it automatically.
import dspy
# Create an LM instance with a provider/model string
lm = dspy.LM("openai/gpt-4o-mini") # o
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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