GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Optimisation par méthodes mathématiques approchées v1.0.0
Utilisez cette ressource pour chercher une meilleure borne mathématique quand un algorithme classique atteint sa limite
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install math-heavy-algorithm-escalationSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent cherche, pour de très grands volumes (à partir d'environ un million d'éléments), une technique approchée adaptée : filtre de Bloom, HyperLogLog, MinHash, FFT, etc. Il indique le gain attendu et sa limite, et rappelle que l'appelant doit accepter une réponse approchée.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : règles et protocole à suivre avant de proposer une technique
- SKILL.md : playbook par famille (sketches, transformées, géométrie, graphes, algorithmes amortis)
Pour qui
- Votre traitement sur plus d'un million d'éléments reste trop lent
- Vous acceptez un résultat approché avec une marge d'erreur connue
Pas pour qui
Étiquettes
- optimisation
- algorithmes
- données massives
- approximation
À propos
Vous dites
« Propose une approche approchée pour dédupliquer 50 millions d'identifiants avec une mémoire limitée. »
Skill publiée par morsechimwai sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de chercher une meilleure borne mathématique quand un algorithme classique atteint sa limite
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md19,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- morsechimwai
- Source
- github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/tree/e9809578fd426a284af017c5db99f8eb6628e6ca/skills/mathguard
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« mathguard » (morsechimwai, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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