hello-antigravity
Über
Die Hello-Antigravity-Skill ist ein einfaches "Hello World"-Plugin für Entwickler, um zu überprüfen, ob ihre OMA-Installation funktioniert. Sie liefert eine freundliche Willkommensnachricht und bestätigt, dass das Skill-System ordnungsgemäß arbeitet. Dies dient als einfache Demonstration der erforderlichen Skill-Struktur, die Entwickler beim Erstellen eigener Plugins als Referenz nutzen können.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add TurnaboutHero/oh-my-antigravity -a claude-code/plugin add https://github.com/TurnaboutHero/oh-my-antigravitygit clone https://github.com/TurnaboutHero/oh-my-antigravity.git ~/.claude/skills/hello-antigravityKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the hello-antigravity skill?
hello-antigravity is a Claude Skill by TurnaboutHero. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform hello-antigravity-related tasks without extra prompting.
How do I install hello-antigravity?
Use the install commands on this page: add hello-antigravity 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 hello-antigravity belong to?
hello-antigravity is in the Meta category, tagged testing.
Is hello-antigravity free to use?
Yes. hello-antigravity 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.