Über
Die Cheapskate-Fähigkeit optimiert Claudes Token-Verbrauch, indem sie knappe Antworten, effiziente Tool-Aufrufe und die Isolation von Subagenten erzwingt, um die Amp-Thread-Kosten zu minimieren. Sie priorisiert Code gegenüber Erklärungen, bündelt Operationen und lagert aufwändige Arbeiten an Subagenten aus. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Token-Effizienz und Kostensenkung für Ihre Entwicklungsaufgaben entscheidend sind.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add plurigrid/asi -a claude-code/plugin add https://github.com/plurigrid/asigit clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/cheapskateKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the cheapskate skill?
cheapskate is a Claude Skill by plurigrid. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform cheapskate-related tasks without extra prompting.
How do I install cheapskate?
Use the install commands on this page: add cheapskate 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 cheapskate belong to?
cheapskate is in the Meta category, tagged general.
Is cheapskate free to use?
Yes. cheapskate is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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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.
