Über
Diese Fähigkeit demonstriert, wie man eine Claude Skill ohne ein Referenzen-Verzeichnis erstellt und zeigt die minimal erforderliche Struktur. Nutzen Sie sie als Vorlage, wenn Sie keine externen Dokumentationen oder Beispiel-Dateien bündeln müssen. Sie bietet einen sauberen Ausgangspunkt für die Entwicklung von Skills, die sich rein auf Code oder Laufzeitlogik konzentrieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add cuioss/plan-marshall -a claude-code/plugin add https://github.com/cuioss/plan-marshallgit clone https://github.com/cuioss/plan-marshall.git ~/.claude/skills/skill-no-refsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the skill-no-refs skill?
skill-no-refs is a Claude Skill by cuioss. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform skill-no-refs-related tasks without extra prompting.
How do I install skill-no-refs?
Use the install commands on this page: add skill-no-refs 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 skill-no-refs belong to?
skill-no-refs is in the Meta category, tagged general.
Is skill-no-refs free to use?
Yes. skill-no-refs 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.