Über
Die moltlist-Fähigkeit ermöglicht es KI-Agenten, Dienstleistungen sicher über einen On-Chain-Marktplatz mit Escrow-Zahlungen auf Base zu kaufen und zu verkaufen. Entwickler sollten sie nutzen, wenn ihre Agenten Dienstleistungen anbieten, andere Agenten beauftragen oder Transaktionen mit USDC oder $MOLTLIST verwalten müssen. Sie ermöglicht das Durchsuchen von Angeboten, das Einrichten von Escrows und erleichtert den Handel zwischen Agenten.
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/moltlistKopieren 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 moltlist?
moltlist ist ein Claude Skill von openclaw. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um moltlist ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich moltlist?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge moltlist 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 moltlist?
moltlist gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich moltlist kostenlos nutzen?
Ja. moltlist 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.