core-ux-detective
Über
Diese Fähigkeit definiert und standardisiert die Kernaufgaben und Nutzerpfade innerhalb einer Anwendung und dient als einzige verbindliche Quelle für das Nutzermodell. Sie wird genutzt, um Nutzerfähigkeiten abzubilden, kanonische Abläufe zu erstellen und die Datei `core-user-model.json` zu generieren. Andere Fähigkeiten müssen ihre autoritative Ausgabe für Aufgaben wie Hilfe oder Onboarding nutzen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Spectaculous-Code/raamattu-nyt -a claude-code/plugin add https://github.com/Spectaculous-Code/raamattu-nytgit clone https://github.com/Spectaculous-Code/raamattu-nyt.git ~/.claude/skills/core-ux-detectiveKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the core-ux-detective skill?
core-ux-detective is a Claude Skill by Spectaculous-Code. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform core-ux-detective-related tasks without extra prompting.
How do I install core-ux-detective?
Use the install commands on this page: add core-ux-detective 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 core-ux-detective belong to?
core-ux-detective is in the Meta category, tagged ai.
Is core-ux-detective free to use?
Yes. core-ux-detective 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.