Infinite Gratitude

Dzieli temat na pięć kątów badawczych: repozytoria, modele, artykuły, rywale, przewodniki

Autor: sstklen · sstklen/infinite-gratitude

Testowano · Działa ★ 7.6/10

Infinite Gratitude — Dzieli temat na pięć kątów badawczych: repozytoria, modele, artykuły, rywale, przewodniki

Co robi ten skill

Przekształca zapytanie badawcze w pięć stałych kierunków — projekty GitHub, modele HuggingFace, artykuły, konkurenci, najlepsze praktyki — wysyłane jako równoległe subagenty w tle i kompilowane w jeden ustrukturyzowany raport, z opcjonalnymi falami uzupełniającymi. Uruchamia się na żądania dogłębnego badania tematu, porównywania narzędzi z kilku perspektyw lub przeprowadzania wieloagentowego przeglądu literatury lub rynku. Głębokość i liczba agentów są ustawiane za pomocą --depth i --agents.

Raport z testu

Uruchomiono to samo pytanie — który stos OCR open-source użyć do skanowanych plików PDF w 2026 roku — z umiejętnością i bez: przejście bez umiejętności ujawniło siedem nazwanych narzędzi i jeden numer benchmarku, podczas gdy stały pięciokierunkowy podział umiejętności ujawnił około dwudziestu, w tym identyfikatory modeli HuggingFace, cztery artykuły z numerami arXiv, kompozycję olmOCR-bench (1403 pliki PDF / 7010 testów jednostkowych) i tabelę cen za stronę dla komercyjnych API, których podstawowy test nigdy nie szukał. Zysk wynika wyłącznie z taksonomii kierunków, która zmusza model do ścieżek HuggingFace, artykułów i konkurentów, które w przeciwnym razie by pominął. Dwie rzeczywiste wady: jednowierszowa instalacja z README pobiera infinite-gratitude.skill.md, który zwraca 404, ponieważ takiego pliku nie ma w repozytorium, a fragment dispatch hardkoduje subagent_type="research-scout", agenta, którego to repozytorium nie dostarcza, więc dosłowne wywołanie kończy się niepowodzeniem przy standardowej instalacji, a Claude musi podstawić. Liczby nagłówkowe z README (10 agentów, 30 minut vs 20+ godzin, tabela dolarów za głębokość) są przedstawione jako zmierzone fakty bez żadnych podstaw.

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

Instalacja

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

Komendy i przykładowe prompty

/infinite-gratitudeDzieli temat na pięć kątów badawczych: repozytoria, modele, artykuły, rywale, przewodniki

Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):

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

Pełny raport →