Oraclaw Calibrate
Skill Verifiziert AktivBewertung der Vorhersagequalität für KI-Agenten. Brier-Score, Log-Score und Konvergenzanalyse mehrerer Quellen. Wissen Sie, ob Ihre Prognosen korrekt sind und ob Ihre Datenquellen übereinstimmen.
Bereitstellung präziser, mathematischer Werkzeuge für KI-Agenten zur Bewertung der Genauigkeit ihrer Vorhersagen und der Übereinstimmung zwischen verschiedenen Informationsquellen.
Funktionen
- Bewertung der Vorhersagegenauigkeit (Brier, Log-Score)
- Analyse der Übereinstimmung/Konvergenz mehrerer Quellen
- Identifizierung von Ausreißer-Datenquellen
- Bereitstellung deterministischer algorithmischer Antworten
- Angebot als MCP-Server, REST-API und SDK
Anwendungsfälle
- Bewerten Sie, wie genau frühere Vorhersagen waren
- Prüfen Sie, ob mehrere Datenquellen mit Prognosen übereinstimmen
- Finden Sie die Ausreißerquelle, die vom Konsens abweicht
- Vergleichen Sie die Qualität von Prognosen verschiedener Modelle
Nicht-Ziele
- Bereitstellung der Vorhersagen selbst
- Durchführung allgemeiner KI-Agenten-Argumentation
- Ersatz für primäre LLM-Funktionen
Installation
npx skills add Whatsonyourmind/oraclawFührt das Vercel skills CLI (skills.sh) via npx aus — benötigt Node.js lokal und mindestens einen installierten skills-kompatiblen Agent (Claude Code, Cursor, Codex, …). Setzt voraus, dass das Repo dem agentskills.io-Format folgt.
Qualitätspunktzahl
VerifiziertVertrauenssignale
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