Core

Installation

1. 1
   Make sure Claude is on your device and in your terminal.

   Skills load from ~/.claude/skills/ when Claude Code starts up — so you need it on your machine first. If you don't have it yet, install it once with the command below, then run claude in any terminal to verify.

   One-time setup

   Copy

   npm i -g @anthropic-ai/claude-code

   Already have it? Skip ahead.

2. 2
   Paste into Claude Code or into your terminal.

   Install

   Sign up to copy

   git clone ht••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• •••••••••••••••••••••••••• •• ••••• •• •••••••••••••••••••••••••••••••• •• •• •• •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• •••••••••••••••••••••••••••••••••

   Sign up free to reveal

   This copies the whole skill folder into ~/.claude/skills/core-qusong0627/ — the SKILL.md plus any scripts, reference docs, or templates the skill ships with. Safe default: works for every skill.

   Faster alternative (instruction-only skills)

   Skips the clone and grabs only the SKILL.md file. Don't use this if the skill ships Python scripts, reference markdowns, or asset templates — they won't be downloaded and the skill will fail when it tries to load them.

   Quick install (SKILL.md only)

   Sign up to copy

   mkdir -p ~/.••••••••••••••••••••••••••••• •• •••• ••••• •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• •• •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

   Sign up free to reveal
3. 3
   Restart Claude Code.

   Quit and reopen Claude Code (or any other agent that loads from ~/.claude/skills/). New skills are picked up on startup.

4. 4
   Just ask Claude.

   Skills auto-activate when your request matches the skill's description — no slash command needed. Trigger phrases live in the skill's own frontmatter; you can read them in the “What this skill does” section above.

Prefer to read the source first? Open on GitHub.

When Claude uses it

Claude activates this skill based on the context of your request.

What this skill does

## Iteration N (YYYY-MM-DD HH:MM, 耗时 Xs)
- **状态**: ✅ 成功 / ❌ 失败 (exit_code=X)
- **Score**: X | Improvement: X | Best: X (iter N)
- **训练类型**: GRPO / SFT / PPO / copy_model / placeholder / unknown
- **关键配置**: lr=X, epochs=X, batch=X, ...（从代码中提取）
- **做了什么**: 具体策略（训练方法、reward 函数设计、数据处理等）
- **为什么**: 为什么选择这个策略（基于上轮结果的推理）
- **问题/进步**: 发现了什么问题，或相比上轮取得了什么进步
- **关键代码**: 最能体现本轮策略的 3-5 行代码
- **代码片段（上下文）**: 从 train.py 复制 15-40 行可运行上下文，标注函数名/行号范围；若与上轮相同写“与 Iteration N 相同，无变更”