Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

ai-tip-from-karpathy来自 karpathy 的 ai 提示

Agent Skill

ai-tip-from-karpathy 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,504

周安装

184

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,443
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-tip-from-karpathy(来自 karpathy 的 ai 提示)
来源仓库:https://github.com/robinyves/ai-tip-from-karpathy
安装命令:
openclaw skills install ai-tip-from-karpathy
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-tip-from-karpathy

简介

提供来自 Andrej Karpathy 的简明 AI 训练技巧,包括从小型数据集开始验证模型和管道功能。

SKILL.md

AI Tip from @karpathy

Description

Automatically generated AI learning skill from curated web and social media sources.

Steps

  1. Tip: When training neural nets, always start with a tiny dataset (e.g. 10 examples) and overfit it completely before scaling up. This validates your entire pipeline works end-to-end.
  2. # Test your training loop
  3. def test_overfit():
  4. model = YourModel()
  5. tiny_dataset = get_tiny_dataset(10)
  6. train(model, tiny_dataset, epochs=1000)
  7. assert loss < 0.01

Code Examples

# Test your training loop
def test_overfit():
    model = YourModel()
    tiny_dataset = get_tiny_dataset(10)
    train(model, tiny_dataset, epochs=1000)
    assert loss < 0.01

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.64%
按下载量换算1,034

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills