Über
Diese Fähigkeit bietet einen systematischen Mehrstufen-Bearbeitungsprozess zur Verfeinerung von Marketingtexten, wenn Nutzer Überprüfungen, Korrekturlesen oder Verbesserungen anfordern. Sie prüft vorhandenen Produktmarketing-Kontext, um die Bearbeitung zu steuern, und konzentriert sich auf die Verbesserung des Textes durch dedizierte Durchgänge für Klarheit, Überzeugungskraft und Grammatik. Nutzen Sie sie für Aufforderungen wie "bearbeite diesen Text", "Korrekturlesen" oder "polieren Sie dies".
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add ma1orek/replay -a claude-code/plugin add https://github.com/ma1orek/replaygit clone https://github.com/ma1orek/replay.git ~/.claude/skills/copy-editingKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the copy-editing skill?
copy-editing is a Claude Skill by ma1orek. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform copy-editing-related tasks without extra prompting.
How do I install copy-editing?
Use the install commands on this page: add copy-editing 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 copy-editing belong to?
copy-editing is in the Meta category, tagged general.
Is copy-editing free to use?
Yes. copy-editing 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.