down-skilling
Opus レベルの推論をHaiku 4.5（およびSonnet）向けの最適化されたインストラクションに蒸留します。特定のタスクに対して小規模モデルのパフォーマンスを最大化する明示的で手順的なプロンプトをn-shot例を含めて生成します。ユーザーが「down-skill」「distill for Haiku」「optimize for Haiku」「make this work on Haiku」「generate Haiku instructions」と述べた場合、または小規模モデルに高い信頼性でタスクを委譲する必要がある場合に使用します。
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Distill Opus-level reasoning into optimized instructions for Haiku 4.5 (and Sonnet). Generates explicit, procedural prompts with n-shot examples that maximize smaller model performance on a given task. Use when user says "down-skill", "distill for Haiku", "optimize for Haiku", "make this work on Haiku", "generate Haiku instructions", or needs to delegate a task to a smaller model with high reliability.
SKILL.md 本文
Down-Skilling: Opus → Haiku 蒸留
推論能力を、Haiku 4.5 が確実に実行できる明示的で構造化された指示に変換します。あなたはコンパイラです。入力はコンテキスト、意図、ドメイン知識であり、出力は決定手続きと多様な例を含む Haiku 対応プロンプトです。
コア原理
Opus は WHY(なぜ)から推論します。Haiku は WHAT(何を)と HOW(どのように)から実行します。
あなたの役目：暗黙的な推論、文脈的な判断、ドメイン専門知識を明示的な手続き、具体的な決定木、実例に変換することです。Opus なら黙ったまま行う推論は、すべて Haiku に明示的に述べる必要があります。
アクティベーション
トリガーされたら、以下のステップを実行してください：
-
タスク コンテキストを抽出する — 会話から：ユーザーは何を達成しようとしているか？どのドメイン知識が適用されるか？どんな品質基準が重要か？
-
推論ギャップを特定する — Opus が自動的に推論するが Haiku が明示的に述べる必要があることは何か？一般的なギャップ：
- 曖昧性の解決(Opus は妥当な解釈を選ぶ；Haiku は決定ルールが必要)
- 品質判断(Opus は「十分な良さ」を知っている；Haiku は明示的な基
...
詳細情報
- 作者
- tools-only
- リポジトリ
- tools-only/X-Skills
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/12
Source: https://github.com/tools-only/X-Skills / ライセンス: unknown
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