Über
hcom ist ein Multi-Agenten-Kommunikationstool für Claude Code, das Echtzeit-Nachrichtenübermittlung, Kontextaustausch und Koordination zwischen Code-Agenten ermöglicht. Es erlaubt Agenten, sich gegenseitig zu benachrichtigen, Konversationsprotokolle auszutauschen und Ereignisse wie Dateiänderungen oder Agentenstatus zu abonnieren. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie Hilfe bei der Einrichtung, Fehlerbehebung oder dem Verständnis der hcom-Funktionen für die Agenten-Kollaboration benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/hcomKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the hcom skill?
hcom is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform hcom-related tasks without extra prompting.
How do I install hcom?
Use the install commands on this page: add hcom 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 hcom belong to?
hcom is in the Meta category, tagged ai.
Is hcom free to use?
Yes. hcom 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.