PrivateInvestigator
Über
Die PrivateInvestigator-Fähigkeit ermöglicht ethische Personensuche ausschließlich unter Verwendung öffentlicher Datenquellen für Aufgaben wie das Auffinden von Personen, Wiedervernetzung oder Skip Tracing. Sie arbeitet innerhalb strenger rechtlicher Grenzen – ohne Hacking oder Umgehung von Authentifizierung – und unterstützt Benutzeranpassungen durch lokale Konfigurationsdateien. Entwickler sollten diese Fähigkeit nutzen, wenn sie Personen finden, Personensuchen durchführen oder ähnliche Ortungsaufgaben unter ethischen Rahmenbedingungen benötigen.
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/PrivateInvestigatorKopieren 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 PrivateInvestigator?
PrivateInvestigator ist ein Claude Skill von majiayu000. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um PrivateInvestigator ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich PrivateInvestigator?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge PrivateInvestigator 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 PrivateInvestigator?
PrivateInvestigator gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich PrivateInvestigator kostenlos nutzen?
Ja. PrivateInvestigator 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.