substance
Über
Diese Claude-Fähigkeit automatisiert Substance Painter/Designer-Workflows für Texture Baking und Materialexport. Sie ermöglicht Texture Baking, Materialerstellung und enginefertigen Export mit Tools wie Bash und WebFetch. Nutzen Sie sie, um die Generierung von Substance-Assets direkt in Ihre Entwicklungspipeline zu integrieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysittergit clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/substanceKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the substance skill?
substance is a Claude Skill by a5c-ai. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform substance-related tasks without extra prompting.
How do I install substance?
Use the install commands on this page: add substance 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 substance belong to?
substance is in the Meta category, tagged ai and design.
Is substance free to use?
Yes. substance 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.
