platform-infrastructure
Über
Diese Claude-Skill unterstützt Entwickler beim Entwurf und der Skalierung interner Plattformen und gemeinsamer Infrastruktur. Sie bietet Anleitung zu Build-vs-Buy-Entscheidungen, Plattformdesign und dem Management von technischer Schuld im großen Maßstab. Zu den Hauptfunktionen gehören die Bewertung der organisatorischen Bereitschaft und das Design für die Entwicklerakzeptanz, um den Wert zu maximieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add RefoundAI/lenny-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/RefoundAI/lenny-skillsgit clone https://github.com/RefoundAI/lenny-skills.git ~/.claude/skills/platform-infrastructureKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the platform-infrastructure skill?
platform-infrastructure is a Claude Skill by RefoundAI. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform platform-infrastructure-related tasks without extra prompting.
How do I install platform-infrastructure?
Use the install commands on this page: add platform-infrastructure 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 platform-infrastructure belong to?
platform-infrastructure is in the Meta category, tagged design.
Is platform-infrastructure free to use?
Yes. platform-infrastructure 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.