ux-design-gemini
Über
Diese Claude-Skill nutzt memex-cli mit Geminis multimodalen Fähigkeiten, um UX-Design-Artefakte zu generieren. Er ist für die Erstellung von Wireframes, Komponentenspezifikationen, Interaktionsmustern, Design-System-Dokumentationen und responsiven Layouts konzipiert. Entwickler sollten ihn verwenden, wenn sie strukturierte Design-Outputs über ein systematisches Ausführungsprotokoll benötigen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add chaorenex1/coding-workflow -a claude-code/plugin add https://github.com/chaorenex1/coding-workflowgit clone https://github.com/chaorenex1/coding-workflow.git ~/.claude/skills/ux-design-geminiKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the ux-design-gemini skill?
ux-design-gemini is a Claude Skill by chaorenex1. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform ux-design-gemini-related tasks without extra prompting.
How do I install ux-design-gemini?
Use the install commands on this page: add ux-design-gemini 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 ux-design-gemini belong to?
ux-design-gemini is in the Meta category, tagged word and design.
Is ux-design-gemini free to use?
Yes. ux-design-gemini 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.