mini-six-ren
Über
Diese Fähigkeit führt Mini-Sechs-Ren-Wahrsagung durch, wenn Nutzer Wahrsagerei oder Vorhersagen mit dieser traditionellen chinesischen Methode anfordern. Sie unterstützt drei Eingabemodi – Zahlen, Datums-/Zeitangaben und Strichzahlen chinesischer Schriftzeichen – um Drei-Durchgangs-Vorhersagen mit Fünf-Elemente-Analyse zu generieren. Die Ergebnisse werden dann entweder mit einem integrierten oder konfigurierten externen LLM für die abschließende Analyse interpretiert.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/mini-six-renKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the mini-six-ren skill?
mini-six-ren is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform mini-six-ren-related tasks without extra prompting.
How do I install mini-six-ren?
Use the install commands on this page: add mini-six-ren 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 mini-six-ren belong to?
mini-six-ren is in the Meta category, tagged word and ai.
Is mini-six-ren free to use?
Yes. mini-six-ren 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.