training или FAQai
training: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель jmagly. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). FAQai: MCP-сервер, издатель faqai.app. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-27. Эту пару выбрал читатель, а не наше правило сравнений, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.
Где опубликован каждый
| Витрина |  training |  FAQai |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества jmagly/aiwg | Опубликован Версия: 1.0.0 Форки (GitHub): 1 Звёзды (GitHub): 1 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 0.5.1 Загрузки за месяц (npm): 128 Загрузки за неделю (npm): 32 Не помечен · Впервые замечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Факты рядом
| Факт | training | FAQai |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть | 1 | 1 |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 1 | Нет цифры на GitHub |
| Форки (GitHub) (различается) | 1 | Нет цифры на GitHub |
| Последний релиз | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | На вашем компьютере (@faqai/mcp-server) |
| Транспорт (различается) | Не указано | stdio |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения (различается) | Не опубликовано | 2, из них секретов: 1 |
| Части набора (различается) | 24 | Не набор |
| Лицензия (различается) | MIT | Не указано |
| Репозиторий (различается) | github.com/jmagly/aiwg-training | github.com/lemuran/faqai-app |
| Изменения за последние 7 дней (различается) | 2 | 0 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-10-23 | 2026-10-11 |
Строки, где значения различаются, выделены фоном и жирным. Где сами данные говорят, какое значение лучше (больше витрин, большая цифра одной и той же витрины, более свежий релиз, отметка verified на витрине, где есть оба), лучшее дополнительно отмечено зелёным и ▲, худшее красным и ▼. Где работает, транспорт, инструменты, настройки, hooks, части набора, лицензия и изменения за неделю отмечены только как различие: больше или меньше само по себе не лучше.
Что каждый говорит о себе
training
Corpus-to-dataset pipeline for AI training data curation. Ingests sources, synthesizes examples, generates DPO/KTO preference pairs, applies decontamination, and exports to Alpaca/ShareGPT/ChatML/JSONL/Parquet with provenance. Optional Python runtime (aiwg-training CLI) for scale.
FAQai
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
Как запустить каждый
training Как плагин Claude Code
/plugin marketplace add jmagly/aiwg
/plugin install training@aiwgFAQai Как локальный MCP-сервер: пакет npm
claude mcp add --env "FAQAI_API_KEY=<YOUR_FAQAI_API_KEY>" --transport stdio faqai -- npx -y @faqai/mcp-serverТребует: FAQAI_API_KEY (секрет)
Команды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.
Какие инструменты объявляет каждый
Витрины ни одного из них не публикуют список инструментов, сравнивать нечего.
Какие настройки просит каждый
Витрины training не публикуют, какие настройки он просит, поэтому настройки не сравниваем.
Что умеет: training · Что умеет: FAQai · Сравнить два других плагина
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.