Synalinks

Håller Claude till idiomatisk Synalinks API istället för Keras/DSPy/LangChain gissningar

av SynaLinks · SynaLinks/synalinks-skills

Testad · Fungerar ★ 8.8/10

Synalinks — Håller Claude till idiomatisk Synalinks API istället för Keras/DSPy/LangChain gissningar

Vad den gör

Referensfärdighet för Synalinks neuro-symboliska LM-ramverk: DataModel/Field/Input, JSON-operatorer, de fyra Program building API:erna, Generator/ChainOfThought-moduler, Decision/Branch-kontrollflöde, agenter (FunctionCallingAgent, RLM, DeepAgent, MCP), DuckDB KnowledgeBase/RAG, compile/fit-träning, rewards, metrics och RandomFewShot/OMEGA-optimerare. Den utlöses när en uppgift nämner Synalinks eller dess API-namn, och levereras med 17 körbara exempel-skript med fångade körloggar plus 10 djupgående referensdokument. Dess syfte är att hindra modellen från att skriva trovärdigt utseende Keras/DSPy/LangChain-smaksatt kod som Synalinks runtime avvisar.

Testrapport

Klonade repot till en temporär HOME (SKILL.md hamnade på ~/.claude/skills/synalinks/SKILL.md), bekräftade att YAML-frontmattern parsas till name+description (beskrivningen är 1182 tecken, över 1024-teckensgränsen som vissa färdighetsvalidatorer tillämpar), och stickprovskontrollerade scripts/simple_qa.py, scripts/deep_agent.py, references/api-reference.md, references/control-flow.md och references/simple_qa.log — alla HTTP 200. Jag installerade synalinks 0.9.8 i en venv (stubbar den obyggbara `ladybug`-grafberoendet) och körde två artefakter för samma uppgift: min ostyrda BASLINJE drabbades av fyra separata verkliga fel i följd — `TypeError: ChainOfThought.__init__() takes 1 positional argument`, sedan `pydantic ValidationError: instructions Input should be a valid string` för en lista, sedan `ValueError: All outputs values must be SymbolicDataModels. Received: coroutine` för en saknad await, sedan `TypeError: Type is not JSON serializable: MetaDataModel` eftersom `Input(Question)` positionellt binder till `schema=` — medan den SKILL-följande versionen byggde grafen, kompilerade, skrev ut modulens sammanfattningstabell och degraderade elegant till "no result" vid LM-anropet (endast ollama var oåtkomlig; ingen lokal modell i denna box). Varje API-påstående jag samplade matchade biblioteket (Sequential utan beskrivning höjer det dokumenterade ValueError, SequentialPlanSynthesis saknas verkligen från det offentliga API:et, alla listade moduler/rewards/optimizers existerar) och de levererade scripts/simple_qa.py och four_apis.py kördes oförändrade upp till LM-anropet; mindre brister är eval() i exempelkalkylatorverktyg (references/agents-tools.md:232 utan begränsade inbyggda funktioner) och en datasets-sektion som endast listar gsm8k/hotpotqa/arcagi medan 0.9.8 exponerar ~20.

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

Installation

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.

Kommandon och exempelprompter

/synalinksHåller Claude till idiomatisk Synalinks API istället för Keras/DSPy/LangChain gissningar

Skills triggas av vanliga förfrågningar — inga kommandon att memorera. Efter installationen aktiverar prompter som dessa skillen (på engelska):

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

Läs hela rapporten →