Über
Diese Utility-Funktion bietet eine Hilfsfunktion zum Anhängen von Text an LangChain SystemMessage-Objekte. Sie ist nützlich, wenn Sie Systemprompts in Claude Code-Workflows dynamisch anpassen müssen, insbesondere für Middleware-Implementierungen. Die Funktion verarbeitet sowohl vorhandene Nachrichten als auch die Erstellung neuer Nachrichten mit korrekter Formatierung.
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/_utilsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the _utils skill?
_utils is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform _utils-related tasks without extra prompting.
How do I install _utils?
Use the install commands on this page: add _utils 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 _utils belong to?
_utils is in the Meta category, tagged ai.
Is _utils free to use?
Yes. _utils is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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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.