arch_skill
Über
Die arch_skill formalisiert Architekturplanung in einen iterativen Arbeitsablauf, um ein einziges, kanonisches Architekturdokument zu erstellen und Dokumenten-Wildwuchs zu verhindern. Sie wird für die Gestaltung neuer Systeme, Refaktorisierungen oder Architekturänderungen eingesetzt, um Klarheit und Ausführungsbereitschaft sicherzustellen. Der Prozess erzwingt die Einzeldokument-Regel, indem er Recherche, Zielzustand, Audits und einen phasenweisen Plan in einer einzigen Quelle der Wahrheit zusammenführt.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/arch_skillKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill arch_skill?
arch_skill ist ein Claude Skill von majiayu000. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um arch_skill ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich arch_skill?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge arch_skill als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört arch_skill?
arch_skill gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich arch_skill kostenlos nutzen?
Ja. arch_skill ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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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.
