npkill
Über
Diese Fähigkeit hilft JavaScript- und Next.js-Entwicklern, Speicherplatz freizugeben, indem sie angesammelte `node_modules`- und `.next`-Ordner sicher bereinigt. Sie bietet sowohl interaktive als auch automatisierte Bereinigungsoptionen mit integrierten Sicherheitsprüfungen, um Systemverzeichnisse zu schützen. Nutzen Sie sie, wenn Ihr Entwicklungsrechner aufgrund dieser Build-Artefakte knappen Speicherplatz hat.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/npkillKopieren 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 npkill?
npkill ist ein Claude Skill von openclaw. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um npkill ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich npkill?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge npkill 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 npkill?
npkill gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich npkill kostenlos nutzen?
Ja. npkill ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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.
