MCP HubMCP Hub
SKILL·CD903E

deepbook-cli

openclaw
Обновлено 4 months ago
17 просмотров
972
296
972
Посмотреть на GitHub
Другоеaiapi

О программе

Навык deepbook-cli позволяет разработчикам взаимодействовать с DeepBook для получения рыночных данных, настройки кошелька и выполнения операций с торговлей в блокчейне. Он предоставляет возможности для чтения через REST/SSE, торговли спот/свопами, управления балансами и маржинальной торговли через единый CLI-интерфейс. Используйте этот навык, когда вам необходимо выполнять сквозные рабочие процессы в DeepBook, включая настройку, рыночные запросы и транзакции в блокчейне.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add openclaw/skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/openclaw/skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/deepbook-cli

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

GitHub репозиторий

openclaw/skills
Путь: skills/astinz/deepbook-cli
0
archivebackupclawdbotclawdhubskill
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill deepbook-cli?

deepbook-cli — это Claude Skill от openclaw. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с deepbook-cli, без дополнительных запросов.

Как установить deepbook-cli?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте deepbook-cli в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится deepbook-cli?

deepbook-cli относится к категории Другое.

Можно ли использовать deepbook-cli бесплатно?

Да. deepbook-cli размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык