Die Entwicklung von React-Komponenten mit booleschen Props führt zu unverwaltbarem Code. Diese Kompetenz stellt kI-gerechte Richtlinien für die Verwendung zusammengesetzter Komponenten, das Hochheben des Zustands und das Komponieren von internen Strukturen bereit, um skalierbare Komponentenarchitekturen zu erstellen.

Benutzer benötigen Anleitungen zum Erstellen effektiver Skills für Claude Code. Dieser Skill bietet einen umfassenden Leitfaden zum Erstellen, Strukturieren und Verpacken von Skills mit bewährten Best Practices.

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Next.js-Anwendungen rufen Daten oft wiederholt ab, was zu langsamen Seitennladungen führt. Cache-Komponenten ermöglichen Partial Prerendering und intelligente Caching-Strategien, um zwischengespeicherte Inhalte sofort zu liefern, während dynamische Teile gestreamt werden.

Nutzer wissen oft nicht, welche Skills es gibt, um bei ihren Aufgaben zu helfen. Dieser Skill führt sie dazu, relevante Fähigkeiten aus dem offenen Agent-Ökosystem zu entdecken und mit einfachen Befehlen zu installieren.

Die manuelle Automatisierung von Web-Interaktionen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Agent-browser bietet eine Kommandozeilenschnittstelle für die Browser-Automatisierung, die automatisches Ausfüllen von Formularen, Screenshots, Web-Scraping und End-to-End-Testing-Workflows ermöglicht.

Das Erstellen von KI-gestützten Funktionen erfordert die Navigation durch komplexe Provider-APIs, Streaming-Implementierungen und typsichere Muster. Diese Skill bietet umfassende Dokumentationsreferenz für das Vercel AI SDK und hilft Entwicklern bei der Implementierung von Textgenerierung, Tool-Aufrufen, strukturierten Ausgaben und Agents mit OpenAI, Anthropic, Google und anderen Providern durch einheitliche APIs.

Das Organisieren von Forschungsnotizen und das manuelle Erstellen von Zusammenfassungen nimmt erhebliche Zeit in Anspruch. Diese Skill verbindet sich mit der Google NotebookLM API, um Quellen zu erstellen, Audio-Overviews zu generieren und Notebooks programmatisch zu verwalten.

Die manuelle Konvertierung von Text in Sprache erfordert komplizierte Einrichtung und API-Schlüssel. Dieses Skill bietet eine einheitliche Schnittstelle zu mehreren TTS-Engines, einschließlich lokaler Sprachklonung und Cloud-Diensten.

Diese Skill hilft Produktteams, detaillierte Produktanforderungendokumente (Product Requirements Documents) für die Ausführung von AI-Agenten zu erstellen. Er führt Benutzer durch Klärungsfragen zu Feature-Zielen, Umfang und Qualitätsgrenzen und erstellt dann strukturierte PRDs mit Benutzergeschichten und Akzeptanzkriterien.

Lange Product Requirements Documents in strukturierte, ausführbare JSON-Aufgabendateien transformieren. Ralph-tui verwendet diese Dateien, um Funktionen autonom Geschichte für Geschichte zu implementieren, mit proper Abhängigkeitsmanagement und Qualitäts-Gates.

Transformiert Produktanforderungsdokumente in strukturierte Task-Beads für die autonome Ausführung von ralph-tui. Erstellt ein Epic mit Kind-Beads für jede User Story, einschließlich Quality Gates und korrekter Abhängigkeitsreihenfolge.

Transformieren Sie Produktanforderungsdokumente (PRDs) in ausführbare Aufgabenbausteine für ralph-tui. Erstellt ein Epic mit untergeordneten Aufgabenbausteinen, die die Abhängigkeitsreihenfolge einhalten, damit Sie den Fortschritt systematisch verfolgen können.

Die Website-Prüfung ist komplex und zeitaufwändig. Die squirrelscan CLI automatisiert umfassende Prüfungen mit über 149 Regeln für SEO, Leistung, Barrierefreiheit und Sicherheit und generiert umsetzbare Berichte für KI-Agenten.

KI-generierte Inhalte enthalten oft Floskeln, generische Sprache und unnötige Komplexität. Diese Fähigkeit wendet Strunks Elemente des Stils an, um klare, präzise, professionelle Texte zu verfassen und dabei gängige KI-Muster zu vermeiden.

Viele Fähigkeiten verschwenden Tokens für Inhalte, die Claude bereits kennt. Diese Fähigkeit bietet ein systematisches 8-Dimensionen-Framework mit 120-Punkte-Bewertung zur Bewertung der Fähigkeitsdesignqualität, Identifizierung von Token-Verschwendung und Erstellung umsetzbarer Verbesserungsvorschläge.

Benutzer haben Schwierigkeiten, Bildungsinhalte anzuwenden, weil sie konsumieren ohne zu tun. Diese Fähigkeit verwandelt passives Lernen (Videos, Artikel, Tutorials) durch strukturierte Ship-Learn-Next-Zyklen in aktive Praxis, die echte Fähigkeiten durch Wiederholung aufbaut.

Lang laufende KI-Sitzungen verlieren oft den Kontext, wenn sie Token-Limits erreichen. Diese Fähigkeit erstellt strukturierte Übergabedokumente, die es neuen Agenten ermöglichen, nahtlos und ohne Mehrdeutigkeit weiterzuarbeiten.

Codebasen akumulieren mit der Zeit natürlich Komplexität, was zu mehr Bugs und Wartungsaufwand führt. Diese Fähigkeit bietet ein Framework zur Bewertung jeder Änderung basierend darauf, ob sie den Gesamtcode in der endgültigen Codebasis reduziert.