molt-registry
Über
Die molt-registry-Fähigkeit bietet On-Chain-Identitätsverifizierung und Reputationstools für das Moltbook-Ökosystem auf Base. Sie ermöglicht Entwicklern, den Verifizierungsstatus von Agenten zu prüfen, permanente On-Chain-IDs zu registrieren und Reputationssysteme mit kryptografischem Nachweis aufzubauen. Nutzen Sie diese Fähigkeit bei der Integration von souveräner Agentenidentität oder wenn Sie verifizierbare On-Chain-Zugangsdaten in Ihren Anwendungen benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add danstrem2/clawdbot-skill-master-pack -a claude-code/plugin add https://github.com/danstrem2/clawdbot-skill-master-packgit clone https://github.com/danstrem2/clawdbot-skill-master-pack.git ~/.claude/skills/molt-registryKopieren 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 molt-registry?
molt-registry ist ein Claude Skill von danstrem2. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um molt-registry ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich molt-registry?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge molt-registry 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 molt-registry?
molt-registry gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich molt-registry kostenlos nutzen?
Ja. molt-registry 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.