optlens
Debug and explain LP/MILP models: why infeasible, what fixes it, what-if, sensitivity, scenario comparison. Needs pip install 'optlens[scip,mcp]'.
Пакет плагинов · от Jessica Dong
Коротко
optlens: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель Jessica Dong. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-13 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-13.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
- Настроек: 2
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add jjd-lab/optlens
/plugin install optlens@optlensГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества jjd-lab/optlens (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 0.0.2 | Число не опубликовано | Не помечен |
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.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| optlens | jjd-lab/optlens | 0 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
MCP-серверы: 1
optlens
Скиллы: 1
optlens
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Debug and explain LP/MILP models: why infeasible, the smallest fix, what-if and sensitivity.
-
SAGE — Solver-Augmented Grounding Engine
LLM-native optimization solver: LP, MIP, portfolio & scheduling via HiGHS/OR-Tools.
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build, solve, and analyze RASON optimization, simulation, data science, and decision models
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Context hygiene for Claude Code: drift detection, re-read dedup, and token analytics.
-
Structured financial modeling for AI agents: build, version, audit models, export to Excel.
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
swotpal-mcp-server io.github.aprilelevengo/swotpal-mcp-server
MCP Server for SWOTPal — SWOT analysis tools for AI agents (Claude, Cursor, Windsurf)
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
Autonomous prompt optimization using Karpathy's autoresearch pattern. Editable file + fixed eval metric + autonomous improvement loop.
-
Product analytics for AI coding agents. Understand how users navigate your app — where they engage, hesitate, and drop off — then connect behavioral insights directly to code…
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Answer product and business questions with data
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Qodo setup, code intelligence, and review workflows.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Context hygiene for Claude Code: drift detection, re-read dedup, and token analytics.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Local 2B and 0.8B decision models: calibrated yes/no, choice and score answers for your agent.
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Create, edit, run, save, and checkpoint Jupyter notebooks in an interactive Copilot canvas.
-
Phoenix AI observability skills for LLM application debugging, evaluation, and tracing. Includes CLI debugging tools, LLM evaluation workflows, and OpenInference tracing…
-
dotnet-diag
Skills for .NET performance investigations, debugging, and incident analysis.
-
Arize AX platform skills for LLM observability, evaluation, and optimization. Includes trace export, instrumentation, datasets, experiments, evaluators, AI provider integrations…
-
Plain-English translation layer for non-technical Copilot CLI users. Translates every approval prompt, error message, and technical output into clear, jargon-free English with…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
code-apps-preview
Build and deploy Power Apps code apps using React, Vite, and Power Platform connectors.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
if you want to go fast, go deep first. pstack helps you write less, but higher quality code. rigorous agent workflows you can parallelize with confidence.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
mcp-grafana io.github.grafana/mcp-grafana
An MCP server giving access to Grafana dashboards, data and more.
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
-
Tools and resources for writing Effect code in Typescript.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Debug and explain LP/MILP models: why infeasible, the smallest fix, what-if and sensitivity.
-
SAGE — Solver-Augmented Grounding Engine
LLM-native optimization solver: LP, MIP, portfolio & scheduling via HiGHS/OR-Tools.
-
Build, solve, and analyze RASON optimization, simulation, data science, and decision models
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Context hygiene for Claude Code: drift detection, re-read dedup, and token analytics.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.