Diese Skill bietet Zugang zur inference.sh CLI-Plattform, mit der Sie über 150 KI-Anwendungen ausführen können, ohne lokale GPU-Ressourcen zu benötigen. Erstellen Sie Bilder mit FLUX, Videos mit Veo, fragen Sie LLMs wie Claude und Gemini ab, führen Sie Websuchen durch und automatisieren Sie Twitter-Beiträge durch einfache Bash-Befehle.

Running Python safely across data, web, and media tasks is difficult when environments differ. This skill runs code in a managed sandbox with common libraries and file outputs.

Führen Sie über 150+ KI-Anwendungen direkt über die Befehlszeile aus, darunter Bildgenerierung, Videoerstellung, LLM-Aufrufe und Websuche – ohne GPU-Einrichtung.

Das lokale Ausführen von KI-Modellen erfordert teure GPU-Hardware. Dieser Skill bietet nahtlosen Zugriff auf über 150 Cloud-KI-Modelle, darunter Bildgenerierung, Videoerstellung, LLMs und Websuche, über eine einfache CLI-Schnittstelle.

Vet hilft KI-Coding-Assistenten, Probleme in ihren Codeänderungen zu identifizieren, indem es Git-Diffs und Konversationsverläufe analysiert. Führen Sie es unmittelbar nach jeder logischen Einheit von Codeänderungen aus, um Missverständnisse zwischen dem, was angefordert wurde, und dem, was implementiert wurde, zu erkennen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Webseiten korrekte und vollständige Metadaten für SEO und Social Sharing haben. Identifiziert Verstöße, Duplikate und fehlende Tags mit konkreten Korrekturen, um die Sichtbarkeit in der Suche und Social-Card-Vorschauen zu verbessern.

Code-Reviews helfen, Wartbarkeitsprobleme zu identifizieren, bevor sie zu technischen Schulden werden. Diese Fähigkeit bietet KI-Assistenten systematische Richtlinien zur Bewertung von Code über sieben wichtige Dimensionen hinweg, einschließlich Benennung, Funktionen, Duplikate und Projektkonventionen.

Das Schreiben eigener Linting-Regeln und Code-Transformationen ist komplex und fehleranfällig. Diese Skill stellt sofort einsatzbereite ast-grep YAML-Muster bereit, um präzise AST-basierte Code-Such- und Umschreibungsregeln zu erstellen.

Hooks ermöglichen ereignisgesteuerte Automatisierung in Claude Code-Plugins. Verwenden Sie Hooks zum Validieren von Tool-Aufrufen, Durchsetzen von Abschlussstandards, Laden von Projektkontext und Integrieren externer Tools in Workflows. Das Skill umfasst sowohl prompt-basierte Hooks für intelligente Entscheidungen als auch Befehlshooks für deterministische Checks.

Entwickler benötigen Tools, um Apple-Plattform-Anwendungen effizient zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Diese Skill bietet Befehlszeilen-Workflows für Swift Package Manager, Xcode-Projekte, Simulator-Management und Code-Signing.

Diese Skill bietet Expertenberatung für die PowerShell-Entwicklung, einschließlich Skriptvorlagen, Best Practices für Parameter und Fehlerbehandlung, Windows Forms und WPF GUI-Erstellungsmuster sowie PowerShell Gallery-Integration für die Modulverwaltung.

Automatisiert die iterative Website-Entwicklung mithilfe von Stitch MCP-Tools und einem Baton-Passing-Loop-Muster. Agents generieren Seiten autonom, wahren das Projektkontext und führen die Entwicklung durch kontinuierliche Verbesserungszyklen fort.

Verwandeln Sie visuelle Designs von Stitch in sauberen, modularen React-Code mit TypeScript und Tailwind CSS. Eliminieren Sie manuelles Codieren aus Design-Mockups mit automatisierter AST-Validierung für konsistente Codequalität.

CI-Status manuell prüfen, Review-Feedback sammeln und Fixes pushen ist repetitiv und zeitaufwendig. Diese Skill automatisiert den gesamten Feedback-Fix-Push-Warte-Zyklus, damit du dich aufs Coden konzentrieren kannst, während die Skill die PR-Wartung übernimmt.

KI-generierter Code enthält oft übermäßige Kommentare, defensive Prüfungen und unnötige Muster. Diese Skill überprüft Git-Diffs gegen Main und entfernt systematisch Code-Schrott, während legitime Änderungen erhalten bleiben.

Bei Code-Reviews werden oft Sicherheitslücken, Performance-Probleme oder Design-Probleme übersehen. Diese Fähigkeit bietet systematische Richtlinien zur Identifizierung häufiger Probleme in Python, Django, TypeScript und React bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung konstruktiver Rückmeldungen.

Generieren Sie umfassende Unit-Tests für Java-Projekte automatisch mit JUnit 5 und Mockito. Diese Fähigkeit hilft Ihnen, Testfälle zu schreiben, die glückliche Pfade, Randfälle und Fehlerzustände abdecken, während beste Praktiken beibehalten werden.

Genaue GPU-Kernel-Benchmarking ist aufgrund des Messaufwands eine Herausforderung. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Verwendung von CUPTI-Hardware-Profiling für präzise Kernel-Ausführungszeiten. Vergleichen Sie verschiedene Backends wie FlashAttention und cuDNN, um die schnellste Implementierung für Ihre Workload zu finden.

Die manuelle Übersetzung von Figma-Designs in produktionsreifen Code ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Dieses Skill bietet einen strukturierten Workflow für pixelgenaue UI-Implementierung mit automatisierter Design-Token-Zuordnung.

Manuelle Codeüberprüfung ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Dieser KI-Code-Prüfer analysiert automatisch Quellcode, um Bugs, Sicherheitslücken, Stilprobleme und Leistungsprobleme mit umsetzbaren Korrekturempfehlungen zu identifizieren.