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| <head> | |
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| <title>Claude Code Skills</title> | |
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| </head> | |
| <body> | |
| <div class="container"> | |
| <header> | |
| <h1>🤖 Claude Code Skills</h1> | |
| <p>Dokumentation und Übersicht nützlicher Skills & Tools</p> | |
| </header> | |
| <div class="post"> | |
| <span class="tag">HuggingFace MCP</span> | |
| <h2>🐋 Docker Dynamic MCP + HuggingFace</h2> | |
| <div class="date">30. Dez 2025 • Neun Komponenten, ein Ökosystem</div> | |
| <div class="content"><strong>Neun Dinge kommen hier zusammen:</strong> | |
| <strong>1. Docker Dynamic MCP Gateway</strong> (Infrastructure) | |
| Das Gateway macht alle Tools on-demand verfügbar - ohne Context-Overhead. | |
| <a href="https://docs.docker.com/ai/mcp-catalog-and-toolkit/dynamic-mcp/" class="link">Docker Dynamic MCP Docs</a> | |
| • 272+ MCP Server im Catalog | |
| • On-demand Activation ohne Token-Overhead | |
| • Zentraler Registry für alle MCP Tools | |
| <strong>2. Docker MCP Server</strong> (Standard im Gateway) | |
| Docker-Befehle direkt als MCP Tools - vollständige Container-Steuerung. | |
| <a href="https://docs.docker.com/ai/mcp-catalog-and-toolkit/server-docker/" class="link">Docker MCP Server Docs</a> | |
| • Container starten, stoppen, verwalten | |
| • Images bauen, pullen, pushen | |
| • Docker Compose, Volumes, Networks | |
| • GPU-Container für ML Workloads | |
| • <span style="color: #667eea;">Standardmäßig im Gateway aktiviert!</span> | |
| <strong>3. Claude Code Skills</strong> (HF Model Training) | |
| HuggingFace Skills für Model-Training und Publish-Workflows. | |
| <a href="https://github.com/huggingface/skills" class="link">GitHub: huggingface/skills</a> | |
| <a href="https://huggingface.co/blog/hf-skills-training" class="link">Blog Post: HF Skills Training</a> | |
| • SFT, DPO, GRPO Training auf HF Jobs | |
| • Papers veröffentlichen, Datasets erstellen, Evaluations | |
| <strong>4. OpenAI Codex Skills</strong> (Code Generation) | |
| OpenAI Codex direkt in Claude Code für Code-Workflows. | |
| <a href="https://github.com/huggingface/skills" class="link">GitHub: huggingface/skills</a> | |
| <a href="https://huggingface.co/blog/hf-skills-training-codex" class="link">Blog Post: HF Codex Integration</a> | |
| • Code-Generierung und -Vervollständigung | |
| • Bug-Finding und Fixing, Refactoring | |
| • Dokumentation schreiben, Unit-Tests erstellen | |
| <strong>5. Beads</strong> (AI Task-Tracking) | |
| Git-backed graph issue tracker für AI Agents. | |
| <a href="https://github.com/steveyegge/beads" class="link">GitHub: steveyegge/beads</a> | |
| • Persistenter Graph-Speicher für LLM Tasks | |
| • Dependency Tracking zwischen Tasks | |
| • Hash-basierte IDs vermeiden Konflikte | |
| • Git-backed - alle Tasks sind versioniert | |
| <strong>6. Gemma Scope 2 + Neuronpedia</strong> (Interpretability) | |
| Mechanistic Interpretability für transparentes Agent-Training. | |
| <a href="https://www.neuronpedia.org/gemma-scope-2" class="link">neuronpedia.org/gemma-scope-2</a> | |
| • Discovery: Wichtige Neuronen/Circuits finden | |
| • Steering: Agent-Verhalten aktiv beeinflussen | |
| • Freezing: Gelernte Patterns fixieren | |
| <strong>7. Custom MCP Skills</strong> (Eigene erstellen) | |
| Du kannst eigene MCP Skills erstellen und ins Docker Dynamic MCP Gateway integrieren. | |
| <a href="https://docs.docker.com/ai/mcp-catalog-and-toolkit/authoring/" class="link">Docker MCP Authoring Docs</a> | |
| • Eigene Tools schreiben und publishen | |
| • Skills im MCP Catalog teilen | |
| • On-demand für andere verfügbar machen | |
| <strong>8. On-Demand Agents</strong> (LLM Collections) | |
| Spezialisierte Agenten on-demand aus Model-Mixen erstellen. | |
| • Code-Agent: Claude Sonnet + GPT-4o + DeepSeekCoder | |
| • Research-Agent: Claude Opus + Qwen2.5 + Llama 3.1 | |
| • Writing-Agent: GPT-4o + Gemini + Mistral | |
| • Local-First: Llama, Qwen, DeepSeek lokal | |
| • <span style="color: #667eea;">Auf hohem Niveau spezialisieren durch Model-Mix!</span> | |
| <strong>9. DSPy + GEPA</strong> (Reliability Layer) | |
| Prompt-Optimierung durch Reflection statt Reinforcement Learning. | |
| • <strong>DSPy:</strong> LLMs wie CPUs/GPUs - deklariere Signaturen, nicht Prompts | |
| • <strong>GEPA:</strong> Genetic Pareto Prompt Optimizer mit Reflection | |
| • <strong>Agentic RAG:</strong> Confidence-based + Multihop mit "Ich weiß es nicht" | |
| • <span style="color: #667eea;">35x effizienter</span> als herkömmliche Optimierung | |
| • <span style="color: #667eea;">9x kürzere Prompts</span> bei 10% besserer Performance | |
| • <span style="color: #667eea;">Firmen-Ready:</span> Konsistente Outputs, keine Halluzinationen | |
| <strong>Die Kombination:</strong> Gateway liefert Infrastruktur + Catalog (272+ Server), Docker MCP ist Standard, HuggingFace/Codex liefern AI-Fähigkeiten, Beads tracked Tasks, Gemma Scope macht Training transparent, Custom Skills erweitern das Ökosystem, On-Demand Agents spezialisieren auf Tasks, DSPy+GEPA garantiert Verlässlichkeit. | |
| Plus im Gateway: GitHub, Sentry, Z-Image, Web-Search, Browser Automation | |
| <strong>Alle Tools on-demand</strong> - verfügbar wenn benötigt, ohne Token-Overhead! | |
| <span style="color: #667eea;">━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span> | |
| <strong>🔓 Freedom & Ownership</strong> | |
| <strong>Anti-Vendor-Lock:</strong> | |
| • Selbst-hosted mit Docker MCP Gateway | |
| • <span style="color: #667eea;">On-Demand Agents mit beliebigem Model-Mix</span> | |
| • Wechsle zwischen Models (Anthropic, HF, OpenAI, Local) | |
| • Keine Cloud-Bindung durch lokale Container | |
| • Open-Source Stack voll austauschbar | |
| <strong>Data Ownership:</strong> | |
| • Beads: Git-backed - deine Tasks gehören dir | |
| • Datasets: HF Hub mit eigenen Repos | |
| • Models: Lokale Finetuning-Ergebnisse | |
| • Steering-Vektoren: Exportierbar und wiederverwendbar | |
| • <span style="color: #667eea;">DSPy Prompt-Evolution: Baum der optimierten Prompts gehört dir</span> | |
| <span style="color: #667eea;">━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span></div> | |
| </div> | |
| <div class="post"> | |
| <span class="tag">Agent Training Loop</span> | |
| <h2>🔄 Self-Improving Agent Loop</h2> | |
| <div class="date">30. Dez 2025 • Closed-Loop AI Agent Training</div> | |
| <div class="content"><strong>Die Vision:</strong> Ein Agent, der sich selbst verbessert durch iterative Schleifen. | |
| <strong>Die Komponenten:</strong> | |
| <strong>1. Ralph Wiggum</strong> (Loop Engine) | |
| Iterative AI-Agentenschleifen mit selbstreferenziellem Feedback. | |
| <a href="https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/plugins/ralph-wiggum" class="link">Ralph Wiggum GitHub</a> | |
| • /ralph-loop startet die Schleife | |
| • Stop-Hook fährt Resultat ein | |
| • /cancel-ralph bricht ab | |
| <strong>2. Beads</strong> (Task Memory) | |
| Git-backed graph issue tracker für Tasks. | |
| <a href="https://github.com/steveyegge/beads" class="link">Beads GitHub</a> | |
| • Tasks als Graph-Nodes gespeichert | |
| • Dependencies und Blocker sichtbar | |
| • Git-backed - jeder Loop ist versioniert | |
| <strong>3. Docker MCP Server</strong> (Container Runtime) | |
| Alles läuft in Containern - reproduzierbar und isoliert. | |
| <a href="https://docs.docker.com/ai/mcp-catalog-and-toolkit/server-docker/" class="link">Docker MCP Server Docs</a> | |
| • Container <span style="color: #667eea;">on-demand</span> erstellen | |
| • Nach Gebrauch automatisch <span style="color: #667eea;">kill & cleanup</span> | |
| • <span style="color: #667eea;">Alle mit Docker Sandboxes!</span> | |
| • GPU-Container für ML Workloads | |
| <strong>Zwei Disziplinen für Agent-Verbesserung:</strong> | |
| <span style="color: #667eea;">━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span> | |
| <strong>🔧 PATH A: Finetuning</strong> (Permanent) | |
| <a href="https://github.com/huggingface/skills" class="link">HF Skills GitHub</a> | |
| • <strong>Was:</strong> Model-Gewichte werden dauerhaft geändert | |
| • <strong>Wie:</strong> SFT, DPO, GRPO auf HF Jobs | |
| • <strong>Resultat:</strong> Neues Model mit gelerntem Verhalten | |
| • <strong>Dauer:</strong> Permanent | |
| • <strong>Vorteil:</strong> Gelerntes Wissen bleibt erhalten | |
| <strong>🎯 PATH B: Steering</strong> (Runtime) | |
| <a href="https://www.neuronpedia.org/gemma-scope-2" class="link">Gemma Scope 2 + Neuronpedia</a> | |
| • <strong>Was:</strong> Verhalten zur Laufzeit beeinflussen | |
| • <strong>Wie:</strong> Activation Engineering / Feature Steering | |
| • <strong>Resultat:</strong> Verändert Output ohne Gewichtsänderung | |
| • <strong>Dauer:</strong> Nur während Inference | |
| • <strong>Vorteil:</strong> Reversible, kein Retraining nötig | |
| <span style="color: #667eea;">━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span> | |
| <strong>Beide Pfade kombinieren:</strong> | |
| <strong>Discovery Skills</strong> (Gemma Scope 2 + Neuronpedia) | |
| • SAE Features finden die Verhalten bestimmen | |
| • Circuits identifizieren (Kausal-Ketten) | |
| • 4TB+ activations, explanations, metadata | |
| <strong>Steering Skills</strong> (Runtime Control) | |
| • Feature-Stärke erhöhen/verringern (↑/↓) | |
| • API: POST /api/steer mit strength_multiplier | |
| • Sofortige Wirkung ohne Training | |
| <strong>Freezing Skills</strong> (Persistenz) | |
| • Wichtige Circuits identifizieren und speichern | |
| • Erfolgreiche Patterns in Finetuning übernehmen | |
| • Agent-Verhalten konsistent halten | |
| <strong>Der Loop mit beiden Disziplinen:</strong> | |
| 1. Ralph startet → Agent führt Task aus | |
| 2. Beads tracked → Graph speichert Fortschritt | |
| 3. Docker MCP → Container on-demand erstellen | |
| 4. Agent arbeitet → Isoliert im Sandbox-Container | |
| 5. <span style="color: #667eea;">[PATH A]</span> HF Skills → Finetuning für permanentes Lernen | |
| 6. <span style="color: #667eea;">[PATH B]</span> Gemma Scope → Activations analysieren | |
| 7. <span style="color: #667eea;">[PATH B]</span> Neuronpedia → Discovery: Features finden | |
| 8. <span style="color: #667eea;">[PATH B]</span> Steering → Laufzeit-Korrektur | |
| 9. <span style="color: #667eea;">[BOTH]</span> Freezing → Erfolgreiche Patterns fixieren | |
| 10. Container cleanup → Automatisch kill & löschen | |
| 11. Loop wiederholt → Verbesserter Agent | |
| <strong>Use Cases:</strong> | |
| • Code-Refactoring Agent trainieren | |
| • Bug-Finding Skills verbessern | |
| • Domain-spezifische Tasks optimieren | |
| <strong>Links:</strong> | |
| <a href="https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/plugins/ralph-wiggum" class="link">Ralph Wiggum GitHub</a> | |
| <a href="https://github.com/steveyegge/beads" class="link">Beads GitHub</a> | |
| <a href="https://docs.docker.com/ai/mcp-catalog-and-toolkit/server-docker/" class="link">Docker MCP Server</a> | |
| <a href="https://github.com/huggingface/skills" class="link">HF Skills GitHub</a> | |
| <a href="https://huggingface.co/blog/hf-skills-training" class="link">HF Skills Blog</a> | |
| <a href="https://www.neuronpedia.org/api-doc" class="link">Neuronpedia API</a> | |
| <a href="https://deepmind.google/blog/gemma-scope-2" class="link">Gemma Scope 2 DeepMind</a></div> | |
| </div> | |
| <div class="post"> | |
| <span class="tag">Claude Code Plugin</span> | |
| <h2>🐑 Ralph Wiggum</h2> | |
| <div class="date">Anthropic Official Plugin</div> | |
| <div class="content">Ein Claude Code Plugin für iterative AI-Agentenschleifen. | |
| <a href="https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/plugins/ralph-wiggum" class="link">GitHub: anthropics/claude-code/plugins/ralph-wiggum</a> | |
| Was es macht: | |
| • /ralph-loop - Startet iterative Schleife | |
| • /cancel-ralph - Bricht die Schleife ab | |
| • Stop-Hook erstellt selbstreferenzielle Feedback-Schleife | |
| Benannt nach Ralph Wiggum (Simpsons) - "I'm a member of the 508th Airborne!"</div> | |
| </div> | |
| <div class="post"> | |
| <span class="tag">Mechanistic Interpretability</span> | |
| <h2>🔬 Gemma Scope 2 + Neuronpedia</h2> | |
| <div class="date">AI Interpretability Stack</div> | |
| <div class="content">Das komplette Ökosystem für mechanistic interpretability: | |
| <strong>Gemma Scope 2</strong> (Google DeepMind) | |
| • 110 Petabytes an Daten für Gemma 3 (270M-27B) | |
| • SAEs und Transcoders | |
| • <a href="https://deepmind.google/blog/gemma-scope-2" class="link">DeepMind Blog</a> | |
| <strong>Neuronpedia</strong> (Open Source) | |
| • Interactive Steering Platform | |
| • Explore & Experiment mit gemscope-2 | |
| • <a href="https://neuronpedia.org/gemma-scope-2" class="link">neuronpedia.org/gemma-scope-2</a> | |
| Zusammen: Transcoders übertreffen SAEs • Circuit Insights • Real-time Steering</div> | |
| </div> | |
| <div class="post"> | |
| <span class="tag">HuggingFace</span> | |
| <h2>🤗 HuggingFace Skills</h2> | |
| <div class="date">Available Skills</div> | |
| <div class="content">In deiner Claude Code Installation verfügbar: | |
| • model-trainer - SFT, DPO, GRPO Training | |
| • hugging-face-paper-publisher - Papers veröffentlichen | |
| • hugging-face-dataset-creator - Datasets erstellen | |
| • hugging-face-evaluation-manager - Eval Ergebnisse | |
| Über Skills-Tool verfügbar.</div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </body> | |
| </html> |