stitch-ui-design
Über
Diese Fähigkeit bietet fachkundige Anleitung zum Erstellen effektiver Prompts für Google Stitch, ein KI-gestütztes UI-Design-Tool. Nutzen Sie sie, wenn Sie Web- oder Mobile-Interfaces generieren, Skizzen in Code umwandeln oder mehrseitige App-Abläufe erstellen müssen. Sie hilft Ihnen, präzise Prompts zu formulieren, um Designs in Formaten wie HTML/CSS oder Figma auszugeben.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add boisenoise/skills-collections -a claude-code/plugin add https://github.com/boisenoise/skills-collectionsgit clone https://github.com/boisenoise/skills-collections.git ~/.claude/skills/stitch-ui-designKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the stitch-ui-design skill?
stitch-ui-design is a Claude Skill by boisenoise. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform stitch-ui-design-related tasks without extra prompting.
How do I install stitch-ui-design?
Use the install commands on this page: add stitch-ui-design 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 stitch-ui-design belong to?
stitch-ui-design is in the Meta category, tagged ai and design.
Is stitch-ui-design free to use?
Yes. stitch-ui-design 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.