shortcut
Über
Diese Claude Skill ermöglicht es Entwicklern, Shortcut.com-Kanban-Boards über die API zu verwalten, indem sie die Erstellung, Aktualisierung und Auflistung von Stories bearbeitet. Sie unterstützt Kernoperationen wie das Erstellen von Stories mit Typen (Feature/Bug/Chore), das Aktualisieren von Status und das Auflisten aktiver/abgeschlossener Einträge. Die Skill umfasst auch erweiterte Funktionen für die Verwaltung von Checklisten-Aufgaben und Kommentarunterstützung.
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/shortcutKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the shortcut skill?
shortcut is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform shortcut-related tasks without extra prompting.
How do I install shortcut?
Use the install commands on this page: add shortcut 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 shortcut belong to?
shortcut is in the Meta category, tagged general.
Is shortcut free to use?
Yes. shortcut 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.
