Über
Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, durch einen Entscheidungsbaum schnell die passende Effect-Bibliotheks-Fähigkeit zu finden. Sie fungiert als Routing-Index für Aufgaben wie das Schreiben von Effect-Code, Fehlerbehandlung, Nebenläufigkeit oder Dependency Injection. Nutzen Sie sie, um effizient die spezifische, fokussierte Fähigkeit für Ihre aktuelle Entwicklungsaufgabe zu lokalisieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mepuka/crate -a claude-code/plugin add https://github.com/mepuka/crategit clone https://github.com/mepuka/crate.git ~/.claude/skills/effect-indexKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the effect-index skill?
effect-index is a Claude Skill by mepuka. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform effect-index-related tasks without extra prompting.
How do I install effect-index?
Use the install commands on this page: add effect-index 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 effect-index belong to?
effect-index is in the Meta category, tagged design.
Is effect-index free to use?
Yes. effect-index 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.