Über
Die `closer`-Fähigkeit archiviert abgeschlossene Features, indem sie diese vom aktiven Backlog in ein `_completed/`-Verzeichnis verschiebt. Sie identifiziert das Ziel-Feature entweder anhand einer vom Benutzer bereitgestellten ID oder durch Erkennung des aktuellen Git-Branchnamens. Diese Automatisierung stellt sicher, dass fertige Arbeiten ordnungsgemäß organisiert und aus dem aktiven Planungsbereich entfernt werden.
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/closerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the closer skill?
closer is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform closer-related tasks without extra prompting.
How do I install closer?
Use the install commands on this page: add closer 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 closer belong to?
closer is in the Meta category, tagged general.
Is closer free to use?
Yes. closer 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.