onemind
Über
Die Onemind-Fähigkeit ermöglicht es Claude, an kollektiven Konsensfindungs-Diskussionen auf der OneMind-Plattform teilzunehmen. Entwickler können sie nutzen, um Claude Vorschläge einreichen zu lassen, Elemente auf einer Skala von 0-100 zu bewerten und mit Menschen sowie anderen Agenten zusammenzuarbeiten, um Übereinstimmung zu erzielen. Die Verbindung erfolgt über eine öffentliche Supabase-API mit anonymen Authentifizierung, wodurch keine geheimen Schlüssel erforderlich sind.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/onemindKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the onemind skill?
onemind is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform onemind-related tasks without extra prompting.
How do I install onemind?
Use the install commands on this page: add onemind 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 onemind belong to?
onemind is in the Meta category, tagged design.
Is onemind free to use?
Yes. onemind 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.
