Über
Diese Claude-Fähigkeit erstellt OpenAPI-3.1-Spezifikationen mit integrierter TypeScript-Typgenerierung und Validierung. Sie ist ideal für kontraktgesteuerte API-Entwürfe, automatisierte Dokumentation und die Generierung von Client-SDKs. Entwickler sollten sie einsetzen, wenn sie konsistente API-Verträge über ihren gesamten Tech-Stack hinweg pflegen müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mgd34msu/goodvibes-gemini -a claude-code/plugin add https://github.com/mgd34msu/goodvibes-geminigit clone https://github.com/mgd34msu/goodvibes-gemini.git ~/.claude/skills/openapiKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the openapi skill?
openapi is a Claude Skill by mgd34msu. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform openapi-related tasks without extra prompting.
How do I install openapi?
Use the install commands on this page: add openapi 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 openapi belong to?
openapi is in the Meta category, tagged word, api and design.
Is openapi free to use?
Yes. openapi 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.
