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better-auth-v2

mattnigh
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Diese Fähigkeit bietet produktionsreife Authentifizierungsvorlagen mit Better Auth v2, die OAuth-Anbieter, erweitertes RBAC und Multi-Tenant-Unterstützung implementieren. Sie analysiert Ihre Projektarchitektur, um vollständig ausgestattete Authentifizierung mit Sicherheitsbest Practices bereitzustellen. Nutzen Sie sie, wenn Sie ein modernes, skalierbares Authentifizierungssystem mit E-Mail/Passwort, 2FA und Sitzungsverwaltung benötigen.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collection
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/better-auth-v2

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

GitHub Repository

mattnigh/skills_collection
Pfad: collection/MrOwaisAbdullah__ai-humanoid-robotics__claude__skills__better-auth-v2__SKILL.md
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Diese Fähigkeit bietet produktionsreife Authentifizierungsvorlagen mit Better Auth v2, die OAuth-Anbieter, erweitertes RBAC und Multi-Tenant-Unterstützung umfassen. Sie hilft Entwicklern, sichere Authentifizierung mit E-Mail/Passwort, MFA und Sitzungsverwaltung zu implementieren. Nutzen Sie sie, wenn Sie ein modernes, voll ausgestattetes Authentifizierungssystem mit Experten-Integrationsunterstützung benötigen.

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Diese Fähigkeit bietet eine vollständige Abdeckung der Google Gemini Embeddings-API für den Aufbau von RAG-Systemen, semantischer Suche und Ähnlichkeitsabgleich. Sie beinhaltet die SDK-Nutzung, Stapelverarbeitung, 8 Aufgabentypen und die Integration von Cloudflare Vectorize, während häufige Embedding-Fehler verhindert werden. Nutzen Sie sie bei der Implementierung von Vektorsuche oder retrieval-erweiterter Generierung mit Googles Embedding-Modellen.

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Diese Fähigkeit führt Rauchtests durch, um kritische Anwendungsfunktionalitäten wie Systemzustand, Authentifizierung und Kernfunktionen zu überprüfen. Nutzen Sie sie nach Bereitstellungen oder bedeutenden Änderungen, um den Betriebszustand schnell zu validieren. Sie führt vordefinierte Testsuites aus und liefert schnelle Bestehen/Nichtbestehen-Bewertungen.

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Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, maschinelle Lernmodelle zu bewerten, indem wichtige Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score berechnet werden. Nutzen Sie sie, wenn Entwickler eine Modellleistungsanalyse, Validierung oder Tests anfordern. Sie wird durch Formulierungen wie "Modell bewerten" oder "Validierungsergebnisse" ausgelöst, um umfassende Bewertungseinblicke zu liefern.

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