Synalinks

Udržuje Claude na idiomatickém Synalinks API namísto odhadů Keras/DSPy/LangChain

od SynaLinks · SynaLinks/synalinks-skills

Otestováno · Funguje ★ 8.8/10

Synalinks — Udržuje Claude na idiomatickém Synalinks API namísto odhadů Keras/DSPy/LangChain

Co umí

Referenční dovednost pro neuro-symbolický LM framework Synalinks: DataModel/Field/Input, JSON operátory, čtyři API pro tvorbu programů, moduly Generator/ChainOfThought, řízení toku Decision/Branch, agenty (FunctionCallingAgent, RLM, DeepAgent, MCP), DuckDB KnowledgeBase/RAG, kompilace/fit trénink, odměny, metriky a optimalizátory RandomFewShot/OMEGA. Spouští se, když úkol zmiňuje Synalinks nebo jeho názvy API, a dodává 17 spustitelných příkladových skriptů se zachycenými logy běhu plus 10 podrobných referenčních dokumentů. Jejím účelem je zabránit modelu v psaní věrohodně vypadajícího kódu ve stylu Keras/DSPy/LangChain, který runtime Synalinks odmítá.

Testovací report

Klonoval jsem repozitář do dočasného HOME (SKILL.md se umístil do ~/.claude/skills/synalinks/), potvrdil, že YAML frontmatter se parsuje na name+description (description má 1182 znaků, což je přes limit 1024 znaků, který někteří validátoři dovedností vynucují), a namátkově zkontroloval scripts/simple_qa.py, scripts/deep_agent.py, references/api-reference.md, references/control-flow.md a references/simple_qa.log — všechny HTTP 200. Nainstaloval jsem synalinks 0.9.8 do venv (stubbing nepostavitelnou závislost grafu `ladybug`) a spustil dva artefakty pro stejný úkol: můj neřízený ZÁKLADNÍ TEST narazil na čtyři samostatné skutečné chyby v sekvenci — `TypeError: ChainOfThought.__init__() takes 1 positional argument`, poté `pydantic ValidationError: instructions Input should be a valid string` pro seznam, poté `ValueError: All outputs values must be SymbolicDataModels. Received: coroutine` pro chybějící await, poté `TypeError: Type is not JSON serializable: MetaDataModel` protože `Input(Question)` pozičně váže na `schema=` — zatímco verze podle DOVEDNOSTI sestavila graf, zkompilovala, vytiskla souhrnnou tabulku modulů a elegantně degradovala na „žádný výsledek“ při volání LM (pouze ollama byla nedosažitelná; žádný lokální model v tomto boxu). Každé tvrzení API, které jsem vzorkoval, odpovídalo knihovně (Sequential bez popisu vyvolává dokumentovanou ValueError, SequentialPlanSynthesis skutečně chybí ve veřejném API, všechny uvedené moduly/odměny/optimalizátory existují) a dodané scripts/simple_qa.py a four_apis.py běžely nezměněny až do volání LM; drobné nedostatky jsou eval() v příkladových nástrojích kalkulačky (references/agents-tools.md:232 bez omezených vestavěných funkcí) a sekce datasets uvádějící pouze gsm8k/hotpotqa/arcagi, zatímco 0.9.8 vystavuje ~20.

Testováno: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalace

rm -rf /tmp/synalinks-src
git clone --depth 1 https://github.com/SynaLinks/synalinks-skills.git /tmp/synalinks-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/synalinks-src/skills/synalinks ~/.claude/skills/synalinks
# Alternative (repo's recommended path, needs Node): npx skills add SynaLinks/synalinks-skills --skill synalinks   (add --global for ~/.claude/skills)
# The skill itself is docs + example scripts only, no runtime deps.
# To actually run scripts/*.py: Python >=3.12, `pip install synalinks` (v0.9.8 at test time) and a reachable LM, e.g. local ollama on http://localhost:11434.
# Heads-up: synalinks depends on `ladybug`, which had no macOS arm64 wheel and failed to build from source without a make/rust toolchain; it is only needed for the optional property-graph store.

Příkazy a ukázkové prompty

/synalinksUdržuje Claude na idiomatickém Synalinks API namísto odhadů Keras/DSPy/LangChain

Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):

Build a Synalinks program with ChainOfThought generation
Add a Synalinks Decision branch to this agent
Debug my Synalinks DataModel and Field setup

Kompletní testovací report (anglicky) →