capacitor-performance
Über
Diese Fähigkeit bietet Leistungsoptimierungsrichtlinien für Capacitor-Apps, die Bündelgröße, Rendering, Speicher und Native-Bridge-Optimierung abdecken. Nutzen Sie sie, wenn Entwickler langsame Apps, Speicherprobleme oder ruckelnde Animationen in ihren Capacitor-Projekten beheben müssen. Sie beinhaltet umsetzbare Techniken wie Lazy Loading von Plugins und Bündelanalyse, um die Reaktionsfähigkeit der App zu verbessern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Cap-go/capacitor-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/Cap-go/capacitor-skillsgit clone https://github.com/Cap-go/capacitor-skills.git ~/.claude/skills/capacitor-performanceKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the capacitor-performance skill?
capacitor-performance is a Claude Skill by Cap-go. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform capacitor-performance-related tasks without extra prompting.
How do I install capacitor-performance?
Use the install commands on this page: add capacitor-performance 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 capacitor-performance belong to?
capacitor-performance is in the Meta category, tagged design.
Is capacitor-performance free to use?
Yes. capacitor-performance 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
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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.
