company-discovery
Über
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, Unternehmen für die Jobsuche zu entdecken und zu bewerten, und arbeitet in zwei Modi. Der Anreicherungsmodus bietet tiefgehende Recherchen zu einem bestimmten Unternehmen, während der Entdeckungsmodus mehrere Unternehmen innerhalb einer Zielbranche findet und einstuft. Es erstellt detaillierte Profile mit Passungsbewertungen und generiert optimierte Jobsuchanfragen basierend auf Ihren Vorgaben.
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/company-discoveryKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill company-discovery?
company-discovery ist ein Claude Skill von majiayu000. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um company-discovery ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich company-discovery?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge company-discovery als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört company-discovery?
company-discovery gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich company-discovery kostenlos nutzen?
Ja. company-discovery ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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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.