Claude Info
AI и агенты

dspy-skills

OmidZamani/dspy-skills

Коллекция навыков Claude для фреймворка DSPy: программирование языковых моделей, автоматическая оптимизация промптов, построение RAG-пайплайнов и агентов. Подходит разработчикам, переходящим от ручного промпт-инжиниринга к системному подходу.

Установка

terminal
bash
git clone https://github.com/OmidZamani/dspy-skills.git

README

Коллекция DSPy Skills

Полная коллекция AI-навыков для программирования и оптимизации LLM-приложений с использованием фреймворка DSPy. Навыки позволяют перейти от ручного промпт-инжиниринга к систематической, программной разработке LLM.

Совместимость версий: Все навыки рассчитаны на DSPy 3.1.2 (выпущен 19 января 2026 г.). Все примеры кода и API проверены на этой версии.

🎯 Что такое DSPy?

DSPy — декларативный фреймворк, позволяющий программировать языковые модели вместо того, чтобы промптить их. Он предоставляет:

  • Модульную архитектуру — составляйте LLM-программы из переиспользуемых компонентов
  • Автоматическую оптимизацию — алгоритмическая настройка промптов, примеров и весов
  • Самоулучшающиеся пайплайны — системы, которые становятся лучше по мере накопления данных

📚 Индекс навыков

Оптимизаторы

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-bootstrap-fewshotАвтогенерация few-shot примеровБыстрая оптимизация при ~10 примерах
dspy-miprov2-optimizerБайесовская оптимизация инструкций и демо200+ примеров, комплексная настройка
dspy-gepa-reflectiveLLM-рефлексия по трассам выполненияАгентные системы, сложные воркфлоу
dspy-simba-optimizerБайесовская оптимизация на мини-батчахПользовательская обратная связь, экономия бюджета
dspy-optimize-anythingУниверсальный оптимизатор текстовых артефактов (код, конфиги, SVG и др.)За пределами промптов: любой измеримый текстовый артефакт
dspy-finetune-bootstrapДообучение весов моделиПродакшн-деплой, повышение эффективности

Пайплайны и компоненты

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-rag-pipelineRAG с ColBERTv2-ретриваломГенерация с опорой на знания
dspy-signature-designerПроектирование типобезопасных I/O-спецификацийЧистые, валидированные выходные данные
dspy-evaluation-suiteМетрики и оценкаОценка качества
dspy-haystack-integrationПайплайны DSPy + HaystackСуществующие Haystack-проекты

Разработка агентов

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-react-agent-builderПостроение ReAct-агентов с инструментамиЗадачи многошагового рассуждения

Валидация выходных данных

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-output-refinement-constraintsУточнение выходных данных с ограничениямиВалидация формата и содержимого

Продвинутые паттерны

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-advanced-module-compositionПаттерны ансамблей и мульти-цепочекСложные многомодульные программы
dspy-custom-module-designСоздание пользовательских DSPy-модулейПереиспользуемые продакшн-компоненты

Отладка и мониторинг

НавыкОписаниеЛучше всего для
dspy-debugging-observabilityMLflow-трейсинг и мониторингПродакшн-отладка, отслеживание затрат

🎯 Выбор подходящего оптимизатора

Ваша ситуацияРекомендуемый навыкПочему
10–50 размеченных примеровdspy-bootstrap-fewshotБыстро, экономично
200+ примеров, нужна максимальная производительностьdspy-miprov2-optimizerРезультаты уровня state-of-the-art
Построение агентов с инструментамиdspy-gepa-reflectiveОптимизирует трассы выполнения
Продакшн-деплой, снижение затратdspy-finetune-bootstrapСоздаёт эффективные дообученные модели

🔄 Типичный воркфлоу

  1. ПроектированиеSignature Designer — определите входы/выходы
  2. ПостроениеRAG Pipeline или Agent Builder — создайте DSPy-программу
  3. ВалидацияOutput Refinement — добавьте ограничения
  4. Оптимизация → выберите оптимизатор исходя из ваших данных
  5. ОценкаEvaluation Suite — измерьте улучшения
  6. ОтладкаDebugging & Observability — мониторинг производительности
  7. ДеплойFine-tune Bootstrap — опциональная продакшн-оптимизация

📖 Документация

🚀 Установка

bash
# Установите DSPy 3.1.2 или новее
pip install dspy-ai>=3.1.2

Опциональные зависимости

bash
# Для ColBERTv2-ретривала
pip install colbert-ai

# Для интеграции с Haystack
pip install haystack-ai

# Для дообучения
pip install transformers datasets

# Для optimize_anything (универсальный текстовый оптимизатор)
pip install gepa

💡 Быстрый старт

py
import dspy

# Настройка LM
dspy.configure(lm=dspy.LM("openai/gpt-4o-mini"))

# Создание простого классификатора
classify = dspy.Predict("text -> sentiment: bool")
result = classify(text="I love this product!")
print(result.sentiment)  # True

📁 Примеры

См. examples/code-snippets.py для готового к продакшну кода.

🤝 Участие в разработке

Мы приветствуем вклад сообщества! См. CONTRIBUTING.md для ознакомления с правилами.

📜 Лицензия

MIT License — подробности в LICENSE.

🙏 Благодарности

Создано для маркетплейса SkillsMP. Использует фреймворк DSPy.

Похожие скиллы