respond-first
Über
Diese Fähigkeit erstellt einen Multi-Agenten-Dispatcher, bei dem ein Hauptkoordinator alle Ausführungsaufgaben über Round-Robin-Planung an fünf persistente Sub-Agenten delegiert. Nutzen Sie dies, wenn Sie Benutzerinteraktion von der Aufgabenausführung trennen müssen, da der Hauptagent die Konversation führt und Arbeiten über feste Sitzungsschlüssel delegiert. Es ist ideal für die Implementierung skalierbarer, spezialisierter Agenten-Workflows, bei denen Werkzeuge wie exec und Dateioperationen von dedizierten Sub-Agenten bearbeitet werden.
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/respond-firstKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the respond-first skill?
respond-first is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform respond-first-related tasks without extra prompting.
How do I install respond-first?
Use the install commands on this page: add respond-first 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 respond-first belong to?
respond-first is in the Meta category, tagged ai.
Is respond-first free to use?
Yes. respond-first 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.
