Über
Die Dev-Skill orchestriert einen TDD-basierten Entwicklungs-Workflow, indem sie den aktuellen Workflow-Status prüft und Aufgaben an spezialisierte Subagenten delegiert. Sie verwaltet den gesamten Prozessablauf und entscheidet basierend auf dem Workflow-Status, wann Planung, Implementierung oder PR-Erstellung ausgelöst werden. Nutzen Sie diese Skill als Haupteinstiegspunkt, um zwischen dev-plan, dev-step und create-pr Subagenten für strukturierte Entwicklungszyklen zu koordinieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add uuta/dotfiles -a claude-code/plugin add https://github.com/uuta/dotfilesgit clone https://github.com/uuta/dotfiles.git ~/.claude/skills/devKopieren 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 dev?
dev ist ein Claude Skill von uuta. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um dev ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich dev?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge dev 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 dev?
dev gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich dev kostenlos nutzen?
Ja. dev 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.