Über
Diese Mocking-Fähigkeit bietet Overhead-freie Wrapper-Muster zum Testen externer Abhängigkeiten wie Bibliotheken und Systemaufrufe. Sie verwendet schwache Symbole in Debug-Builds, um einfaches Mocking zu ermöglichen und gleichzeitig volle Leistung in Release-Builds beizubehalten. Verwenden Sie sie, wenn Sie externe Abhängigkeiten in Tests mocken müssen, ohne Ihren Produktionscode zu ändern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mgreenly/ikigai -a claude-code/plugin add https://github.com/mgreenly/ikigaigit clone https://github.com/mgreenly/ikigai.git ~/.claude/skills/mockingKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the mocking skill?
mocking is a Claude Skill by mgreenly. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform mocking-related tasks without extra prompting.
How do I install mocking?
Use the install commands on this page: add mocking 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 mocking belong to?
mocking is in the Meta category, tagged ai.
Is mocking free to use?
Yes. mocking 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.