kramme:pr:code-review
Über
Diese Fähigkeit führt automatisierte Code-Reviews an Branch-Änderungen durch, wobei spezialisierte Agenten für Tests, Fehler, Typen, Sicherheit und Codequalität eingesetzt werden. Sie analysiert Diffs gegenüber einem Basis-Branch und erzeugt eine REVIEW_OVERVIEW.md-Datei mit umsetzbaren Ergebnissen. Entwickler sollten sie nutzen, um umfassendes, vielseitiges Feedback zur Codequalität zu erhalten, bevor sie Pull Requests erstellen oder zusammenführen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Abildtoft/kramme-cc-workflow -a claude-code/plugin add https://github.com/Abildtoft/kramme-cc-workflowgit clone https://github.com/Abildtoft/kramme-cc-workflow.git ~/.claude/skills/kramme:pr:code-reviewKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the kramme:pr:code-review skill?
kramme:pr:code-review is a Claude Skill by Abildtoft. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform kramme:pr:code-review-related tasks without extra prompting.
How do I install kramme:pr:code-review?
Use the install commands on this page: add kramme:pr:code-review 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 kramme:pr:code-review belong to?
kramme:pr:code-review is in the Testing category, tagged testing.
Is kramme:pr:code-review free to use?
Yes. kramme:pr:code-review 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 Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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