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Schikkeg/raw-weights

Kein Hype, nur Architektur. Ein technischer Tiefgang in die Rohkomponenten der KI-Revolution – von Large Language Models bis zu agentischen Workflows – analysiert durch die Linse skalierbarer Systemarchitektur.

Was ist raw-weights?

Dieses Skill bietet eine detaillierte technische Analyse der grundlegenden Architekturkomponenten moderner KI-Systeme. Es richtet sich an Entwickler und Systemarchitekten, die hinter den Hype schauen und verstehen wollen, wie Large Language Models, Agenten-Workflows und skalierbare Systeme wirklich funktionieren. Das Skill basiert auf dem GitHub-Repository 'raw-weights' von Schikkeg und wurde aus aktuellen KI-Tool-Repositories (Claude, Codex, Gemini, MCP) extrahiert. Es behandelt keine Marketing-Versprechen, sondern die harte technische Realität – von Tokenisierung und Attention-Mechanismen bis hin zu orchestrierten Multi-Agenten-Architekturen. Die Analyse erfolgt stets mit Blick auf Produktionsreife, Skalierbarkeit und Systemdesign-Patterns, die in der realen Welt eingesetzt werden.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
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Dokumentation

Was macht raw-weights?

Kein Hype, nur Architektur. Ein technischer Tiefgang in die Rohkomponenten der KI-Revolution – von Large Language Models bis zu agentischen Workflows – analysiert durch die Linse skalierbarer Systemarchitektur.

Quelle: https://github.com/Schikkeg/raw-weights

Entdeckt aus GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden für Agent Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agent-Automatisierung gepusht wurden.

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