Plugin Sync
Über
Plugin Sync generiert automatisch Ihre plugin.yaml-Datei aus Betty Framework-Registries und hält so Ihre Claude Code Plugin-Konfiguration mit registrierten Skills, Befehlen und Hooks synchron. Es liest Ihre Registry-Dateien und erstellt das Manifest, um manuelles Bearbeiten überflüssig zu machen und Konfigurationsabweichungen zu vermeiden. Verwenden Sie diesen Skill, um die Wartung Ihrer plugin.yaml zu automatisieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add epieczko/betty -a claude-code/plugin add https://github.com/epieczko/bettygit clone https://github.com/epieczko/betty.git ~/.claude/skills/Plugin SyncKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the Plugin Sync skill?
Plugin Sync is a Claude Skill by epieczko. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform Plugin Sync-related tasks without extra prompting.
How do I install Plugin Sync?
Use the install commands on this page: add Plugin Sync 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 Plugin Sync belong to?
Plugin Sync is in the Meta category, tagged automation.
Is Plugin Sync free to use?
Yes. Plugin Sync 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.
