Über
Diese Fähigkeit führt mehrstufige Pläne, die in Markdown-Dateien definiert sind, sequenziell aus und erfordert eine Benutzerbestätigung zwischen den Schritten. Sie ist für komplexe Implementierungen konzipiert, bei denen Schritte individuell nachverfolgt werden müssen, insbesondere nach der Verwendung von plan-on-md oder plan-steps-split. Das Werkzeug verarbeitet aufgeteilte Plandateien nacheinander und behält dabei den Überblick über den Status der Schritte.
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/proceed-by-stepKopieren 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 proceed-by-step?
proceed-by-step ist ein Claude Skill von uuta. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um proceed-by-step ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich proceed-by-step?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge proceed-by-step 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 proceed-by-step?
proceed-by-step gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich proceed-by-step kostenlos nutzen?
Ja. proceed-by-step 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.
