ux-evaluator
Über
Die ux-evaluator-Fähigkeit überprüft systematisch UI-Komponenten anhand von UX-Best Practices unter Verwendung eines 3-Dimensionen-Frameworks (Position, Visuelles Gewicht, Abstände), das an Branchenstandards ausgerichtet ist. Nutzen Sie sie, wenn ein Entwickler eine Designüberprüfung, eine Button-Prüfung oder eine Layout-Evaluierung anfordert, um evidenzbasierte Empfehlungen zu erhalten. Sie verwandelt subjektives Feedback in umsetzbare Anleitungen, indem sie Vergleiche mit Konventionen aus Quellen wie Balsamiq und Nielsen-Heuristiken anstellt.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add aiskillstore/marketplace -a claude-code/plugin add https://github.com/aiskillstore/marketplacegit clone https://github.com/aiskillstore/marketplace.git ~/.claude/skills/ux-evaluatorKopieren 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 ux-evaluator?
ux-evaluator ist ein Claude Skill von aiskillstore. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um ux-evaluator ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich ux-evaluator?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge ux-evaluator 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 ux-evaluator?
ux-evaluator gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich ux-evaluator kostenlos nutzen?
Ja. ux-evaluator 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.
