Was macht persona-model-trainer?
Feinabstimmung von Gemma-4 lokal mit destillierten Persona-Daten — eigenständige Persona-Modelle für Telefone und PCs
Feinabstimmung von Gemma-4 lokal mit destillierten Persona-Daten – eigenständige Persona-Modelle für Telefone und PCs
Dieses Skill ermöglicht die lokale Feinabstimmung des Gemma-4-Modells auf Basis von destillierten Persona-Daten. Es erstellt kompakte, eigenständige Persona-Modelle, die direkt auf einem Telefon oder PC ausgeführt werden können, ohne auf eine Cloud-API angewiesen zu sein. Der Workflow ist vollständig offline und nutzt Techniken wie Low-Rank Adaptation (LoRA) oder Quantisierung, um den Speicher- und Rechenaufwand zu minimieren. Entwickler können damit personalisierte KI-Assistenten mit konsistentem Verhalten und spezifischen Persönlichkeitsmerkmalen trainieren, die auf Endgeräten lauffähig sind.
npx skills add acnlabs/persona-model-trainerInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Feinabstimmung von Gemma-4 lokal mit destillierten Persona-Daten — eigenständige Persona-Modelle für Telefone und PCs
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.