Über
Diese Fähigkeit registriert KI-Agenten auf dem Ethereum-Mainnet unter Verwendung des ERC-8004-Standards und erstellt dabei eine On-Chain-Identität mit einem Agenten-NFT. Sie verwaltet den kompletten Workflow, einschließlich des Bridging von ETH, des Hochladens von Metadaten zu IPFS und der Ausführung der On-Chain-Registrierung. Nutzen Sie sie, wenn Entwickler ihre KI-Agenten auffindbar machen und eine überprüfbare Reputation On-Chain etablieren müssen.
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/erc-8004Kopieren 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 erc-8004?
erc-8004 ist ein Claude Skill von openclaw. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um erc-8004 ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich erc-8004?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge erc-8004 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 erc-8004?
erc-8004 gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich erc-8004 kostenlos nutzen?
Ja. erc-8004 ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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.