building-with-llms
Über
Dieses Claude-Skill unterstützt Entwickler beim Erstellen effektiver LLM-Anwendungen, indem es praktische Anleitungen zu Prompting, RAG-Implementierung, Agent-Design und Evaluation bietet. Es ist für den Einsatz konzipiert, wenn Entwickler KI-Funktionen erstellen, Prompts optimieren oder die Ausgabequalität verbessern. Das Skill konzentriert sich auf die Diagnose von Problemen und die Anwendung bewährter Techniken von Branchenpraktikern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add RefoundAI/lenny-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/RefoundAI/lenny-skillsgit clone https://github.com/RefoundAI/lenny-skills.git ~/.claude/skills/building-with-llmsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the building-with-llms skill?
building-with-llms is a Claude Skill by RefoundAI. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform building-with-llms-related tasks without extra prompting.
How do I install building-with-llms?
Use the install commands on this page: add building-with-llms to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does building-with-llms belong to?
building-with-llms is in the Meta category, tagged ai and design.
Is building-with-llms free to use?
Yes. building-with-llms is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.