Infinite Gratitude

Divide un argomento in cinque angoli di ricerca: repo, modelli, articoli, rivali, guide

di sstklen · sstklen/infinite-gratitude

Promosso ★ 7.6/10

Infinite Gratitude — Divide un argomento in cinque angoli di ricerca: repo, modelli, articoli, rivali, guide

Cosa fa

Trasforma una richiesta di ricerca in cinque direzioni fisse — progetti GitHub, modelli HuggingFace, articoli, concorrenti, best practice — inviate come subagenti in background paralleli e compilate in un unico report strutturato, con onde di follow-up opzionali. Si attiva su richieste di ricerca approfondita di un argomento, confronto di strumenti da diverse angolazioni o esecuzione di una scansione di letteratura o mercato multi-agente. Profondità e numero di agenti sono impostati con --depth e --agents.

Rapporto di test

Eseguita la stessa domanda — quale stack OCR open-source usare per PDF scansionati nel 2026 — con e senza la skill: il passaggio senza skill ha evidenziato sette strumenti nominati e un singolo numero di benchmark, mentre la divisione fissa a cinque direzioni della skill ne ha evidenziati circa venti, inclusi ID di modelli HuggingFace, quattro articoli con numeri arXiv, la composizione di olmOCR-bench (1.403 PDF / 7.010 unit test) e una tabella dei prezzi per pagina per le API commerciali che la baseline non ha mai cercato. Il guadagno deriva interamente dalla tassonomia delle direzioni, che forza il modello nelle corsie HuggingFace, articoli e concorrenti che altrimenti salterebbe. Due difetti reali: la riga di installazione di una riga del README recupera infinite-gratitude.skill.md, che restituisce 404 perché nessun file del genere è nel repo, e lo snippet di dispatch codifica `subagent_type="research-scout"`, un agente che questo repo non fornisce, quindi la chiamata letterale fallisce su un'installazione standard e Claude deve sostituire. I numeri principali del README (10 agenti, 30 minuti vs 20+ ore, una tabella dei dollari per profondità) sono presentati come fatti misurati senza nulla a supporto.

Testato il: 2026-08-05 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

git clone https://github.com/sstklen/infinite-gratitude.git
mkdir -p ~/.claude/skills/infinite-gratitude
cd infinite-gratitude && cp SKILL.md ~/.claude/skills/infinite-gratitude/SKILL.md && cp -r references ~/.claude/skills/infinite-gratitude/references

Comandi e prompt di esempio

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Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

  • Research vector databases from several angles in parallel
  • Run a multi-agent literature review on ArcFace vs triplet loss
  • Dispatch agents to compare RAG frameworks and report findings