fnox-secrets
Über
Die fnox-secrets-Fähigkeit bietet eine sichere Verwaltung von Geheimnissen mittels Age-Verschlüsselung und speichert verschlüsselte Geheimnisse in einer git-sicheren fnox.toml-Datei. Sie zeichnet sich durch root-geschützte Schlüssel aus und integriert DuckDB/ACSet für die GF(3)-Erhaltungskatalogisierung. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie Geheimnisse in Entwicklungsworkflows sicher verwalten und versionieren müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add plurigrid/asi -a claude-code/plugin add https://github.com/plurigrid/asigit clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/fnox-secretsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the fnox-secrets skill?
fnox-secrets is a Claude Skill by plurigrid. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform fnox-secrets-related tasks without extra prompting.
How do I install fnox-secrets?
Use the install commands on this page: add fnox-secrets 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 fnox-secrets belong to?
fnox-secrets is in the Meta category, tagged general.
Is fnox-secrets free to use?
Yes. fnox-secrets 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.
