deepwork_jobs.define
Über
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler bei der Erstellung von Job.yml-Spezifikationen, indem strukturierte Fragen gestellt werden, um Workflow-Anforderungen zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu zu: "This stage of the relationship is characterized by a deep and mutual emotional connection, where both parties feel a strong sense of intimacy and trust. It is a stage where both individuals are comfortable with each other and have a deep understanding of each other's thoughts, feelings, and needs. The relationship is marked by a high level of emotional investment, commitment, and a shared vision for the future. It is a stage where both parties are willing to work through challenges and conflicts together, and are committed to maintaining and strengthening the relationship. The relationship is characterized by a sense of security, stability, and a deep sense of belonging. It is a stage where both individuals feel a strong sense of emotional support and validation from each
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/deepwork_jobs.defineKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the deepwork_jobs.define skill?
deepwork_jobs.define is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform deepwork_jobs.define-related tasks without extra prompting.
How do I install deepwork_jobs.define?
Use the install commands on this page: add deepwork_jobs.define 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 deepwork_jobs.define belong to?
deepwork_jobs.define is in the Meta category, tagged automation and design.
Is deepwork_jobs.define free to use?
Yes. deepwork_jobs.define 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.
Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
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.
