supermetrics
Über
Die Supermetrics-Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Marketingdaten von über 100 Plattformen wie Google Analytics und Meta Ads abzufragen. Sie bietet Funktionen zum Erkunden von Datenquellen, Konten, Feldern und zum Ausführen von Abfragen, wobei ein SUPERMETRICS_API_KEY erforderlich ist. Nutzen Sie diese Fähigkeit, um umfassende Marketinganalysen und Leistungsdaten in Ihre Claude-Anwendungen zu integrieren.
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/supermetricsKopieren 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 supermetrics?
supermetrics ist ein Claude Skill von openclaw. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um supermetrics ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich supermetrics?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge supermetrics 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 supermetrics?
supermetrics gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich supermetrics kostenlos nutzen?
Ja. supermetrics 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.
