Tool Calling Tutor
Interaktive Diagnose mit 4 Zweigen, die Entwicklern erklärt, warum ihr LLM ein Tool nicht oder falsch aufruft.
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Stellt zunächst eine verpflichtende Triage-Frage (LLM ruft nicht auf / falsche Argumente / ReAct-Loop hängt / Greenfield-Schema-Design) und verzweigt dann in eine priorisierte Ursachenliste, gestützt auf ein durchgearbeitetes Schlecht-zu-gut-Schema-Beispiel und ein Anthropic-vs-OpenAI-SDK-Diff-Blatt. Reagiert auf zweisprachige Tool-Calling-Beschwerden wie „the LLM won't call my tool“ oder „為什麼 LLM 不呼叫我的 tool“ und leitet LangChain-/MCP-/Observability-Fragen ausdrücklich an anderer Stelle weiter, statt sie selbst zu beantworten.
Testbericht
Die dokumentierten Standalone-Installationsschritte kopieren Dateien nicht, auf die die eigene Anleitung zwei Ordner höher verweist, was defekte Referenzen hinterlässt – bestätigt anhand der eigenen README-Anweisungen, nicht nur vermutet.
Getestet am: 2026-07-10 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh cd awesome-agentic-ai-zh mkdir -p ~/.claude/skills cp -r examples/stage-5/tool-calling-tutor ~/.claude/skills/tool-calling-tutor
Befehle & Beispiel-Prompts
/tool-calling-tutorInteraktive Diagnose mit 4 Zweigen, die Entwicklern erklärt, warum ihr LLM ein Tool nicht oder falsch aufruft.
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
My LLM won't call the tool I defined, help me debug whyThe model keeps passing wrong arguments to my function schemaMy ReAct loop is stuck calling tools in a circle, fix it