oh-my-opencode
Über
Diese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Installation und Bedienung des oh-my-opencode Multi-Agent-Orchestrierungs-Plugins für OpenCode. Es ermöglicht Agentendelegierung, Hintergrundaufgabenausführung, kategoriebasierte Modellvermittlung und spezialisierte Agenten wie Prometheus und Sisyphus. Nutzen Sie es zur Konfiguration des Ultrawork-Modus, für Tmux-Integration, Slash-Befehle und zur Fehlerbehebung des gesamten Agenten-Systems.
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/oh-my-opencodeKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the oh-my-opencode skill?
oh-my-opencode is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform oh-my-opencode-related tasks without extra prompting.
How do I install oh-my-opencode?
Use the install commands on this page: add oh-my-opencode 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 oh-my-opencode belong to?
oh-my-opencode is in the Meta category, tagged mcp.
Is oh-my-opencode free to use?
Yes. oh-my-opencode 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.