Über
Diese Fähigkeit bietet eine Checkliste für die Aktualisierung bestehender Wörterbucheinträge auf v2-Standards. Sie konzentriert sich auf hochprioritäre Überarbeitungen, wie die Sicherstellung, dass alle Kanji Furigana haben und die Anwendung einheitlicher Formatierung in Notizen. Verwenden Sie sie speziell bei der Verbesserung bestehender Einträge, nicht bei der Erstellung neuer.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add tkgally/je-dict-1 -a claude-code/plugin add https://github.com/tkgally/je-dict-1git clone https://github.com/tkgally/je-dict-1.git ~/.claude/skills/revise-entriesKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the revise-entries skill?
revise-entries is a Claude Skill by tkgally. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform revise-entries-related tasks without extra prompting.
How do I install revise-entries?
Use the install commands on this page: add revise-entries 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 revise-entries belong to?
revise-entries is in the Meta category, tagged general.
Is revise-entries free to use?
Yes. revise-entries 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.