Dieser Skill bietet umfassende Dokumentation für die Entwicklung von ChatGPT-Apps mit interaktiven Widgets mithilfe von mcp-use und dem OpenAI Apps SDK. Er führt Entwickler durch Architektur, Einrichtung, Implementierung und fortgeschrittene Muster zur Erstellung umfangreicher, interaktiver ChatGPT-Erlebnisse.

Externe Dienste und APIs können von Claude Code-Plugins nicht direkt aufgerufen werden. Das Model Context Protocol ermöglicht eine strukturierte Integration mit Datenbanken, Cloud-Diensten und benutzerdefinierten Tools. Verbinden Sie MCP-Server, um externe Funktionen als Claude Code-Tools bereitzustellen.

Das Erstellen von MCP-Servern erfordert ein Verständnis von Protokolldesign, Tool-Mustern und Teststrategien. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Erstellung produktionsreifer MCP-Server in Python oder TypeScript, die nahtlos mit Claude und anderen LLM-Plattformen integriert werden.

Wenn Tests nach dem Code geschrieben werden, entstehen fragile Systeme, die bei Refaktorisierungen brechen. Diese Fähigkeit führt Sie durch testgetriebene Entwicklung, bei der Tests das Verhalten vor der Implementierung definieren, was zu saubererem Code und zuverlässiger Refaktorisierung führt.

Codebasen akkumulieren flache Module, die schwer zu testen und zu navigieren sind. Diese Fähigkeit findet Vertiefungsmöglichkeiten durch Analyse der Modultiefe und Nahtstellen, und führt Sie dann durch Refactoring-Entscheidungen, um Ihre Architektur wartbarer zu machen.

Unkritisches Planen führt zu übersehenen Fehlern und gescheiterten Implementierungen. Diese Fähigkeit interviewt Ihre Designs rigoros und deckt versteckte Abhängigkeiten und Schwachstellen auf, bevor sie zu kostspieligen Fehlern werden.

Mastra ist ein TypeScript-Framework zum Erstellen von KI-Agenten und Workflows. Dieser Skill bietet umfassende Strategien zur Dokumentationsrecherche und Code-Muster, um sicherzustellen, dass Sie aktuelle APIs verwenden und häufige Fehler vermeiden.

Flutter-Entwickler haben Schwierigkeiten, glatte und leistungsstarke Animationen zu erstellen. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen zu impliziten Animationen, expliziten Animationen, Hero-Übergängen, gestaffelten Animationen und physikbasierter Bewegung für optimierte mobile Erlebnisse.

Das Erstellen visueller Assets für Projekte erfordert oft teure Design-Tools oder manuelle Illustrationen. Diese Fähigkeit ermöglicht die sofortige Bildgenerierung mit der Google Gemini 3 Pro Preview API mit Unterstützung für Referenzbilder, um konsistenten Stil und Charaktererscheinung über mehrere Assets hinweg zu gewährleisten.

Die Verwaltung von KI-Agent-Skills über mehrere Editoren hinweg ist umständlich und zeitaufwändig. Open-skills bietet eine interaktive CLI, um Skills aus einer zentralen Registry zu durchsuchen, auszuwählen und mit einem einzigen Befehl in Claude Code, Codex und andere unterstützte Editoren zu installieren.

Das Erstellen von Präsentationen aus Dokumenten erfordert das Kopieren von Inhalten in Präsentationssoftware und das manuelle Formatieren jeder Seite. Diese Fähigkeit wandelt Markdown-, Word-, PDF-, Text-, HTML-Dateien oder URLs direkt in eine einzelne, in sich geschlossene HTML-Slideshow mit sanften Animationen und responsivem Design um.

Manuelle Recherche dauert Stunden und liefert inkonsistente Ergebnisse mit ungeprüften Behauptungen. Diese Fähigkeit führt einen 8-Phasen-Pipelineprozess aus, der Informationen von 10+ Quellen sammelt, verifiziert und in professionelle Berichte aufbereitet.

Die Verwaltung von mehrsprachigen Übersetzungen in großen Projekten ist mühsam und fehleranfällig. Dieses Skill hilft KI-Coding-Assistenten, Quelltexte korrekt zu schreiben, Projekt-Namenskonventionen einzuhalten und in Localhero.ai-Übersetzungs-Workflows zu integrieren.

Das manuelle Scannen von KI-Repositorys nach Reproduktionsbefehlen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Diese Fähigkeit automatisiert die README-Analyse, um dokumentierte Befehle zu extrahieren und minimale vertrauenswürdige Reproduktionspläne zu generieren.

Bei der Reproduktion von KI-Forschung lassen READMEs von Repositories oft kritische Lücken hinsichtlich Datensatz-Splits, Evaluierungsprotokolle oder Preprocessing-Details offen. Diese Skill löst solche engen Reproduktionsfragen aus primären Paper-Quellen, während die README-erste-Richtlinie erhalten bleibt.

Das Ausführen von KI-Paper-Reproduktionsexperimenten erfordert eine konsistente Befehlsausführung und standardisierte Berichterstattung. Diese Fähigkeit führt Rauchtests, Inferenzausführungen oder Evaluierungsbefehle aus und generiert dabei automatisch strukturierte Ausgabe-Bündel für Audit-Trails.

Das Einrichten von KI-Forschungsumgebungen zur Reproduktion von Papers ist komplex und fehleranfällig. Diese Fähigkeit automatisiert die konservative Conda-zuerst-Umgebungserstellung und Asset-Pfadplanung, um die Einrichtungs-Hürden zu reduzieren.

Die Erstellung von KI-generierten Bildern und Videos erfordert normalerweise die Navigation durch komplexe Plattformen und das Verfassen detaillierter Prompts. Diese Skill stellt eine direkte Verbindung zur API von liblib.tv her und ermöglicht es Ihnen, visuelle Inhalte durch Befehle in natürlicher Sprache zu generieren und zu bearbeiten.

Claude-Agenten erzeugen häufig generische, KI-optisch wirkende Interfaces. Dieses Skill erzwingt strenge Designstandards, um Premium, Anti-Generische UI-Spezifikationen zu generieren, die häufige Fallstricke wie Inter-Schriftart, Neon-Glühen und zentrierte Hero-Bereiche vermeiden.

KI-generierte Websites weisen häufig dieselben generischen Muster auf, was sie ununterscheidbar macht. Dieses Skill prüft Ihr bestehendes Projekt und wendet gezielte Design-Upgrades an, um ein poliertes, Premium-Erscheinungsbild zu schaffen, ohne Ihre Codebasis neu zu schreiben.