plan-marshall-plugin
Über
Diese Fähigkeit erweitert plan-marshall-Workflows um Java-Entwicklungsfunktionen und ermöglicht die Ausführung von Maven- und Gradle-Builds mit geparster Ausgabe. Sie bietet Modulerkennung, Profilklassifizierung und Workflow-Integration für Java-Projekte. Verwenden Sie sie, wenn Sie Java-Build-Vorgänge automatisieren und in strukturierte Entwicklungs-Workflows einbinden müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add cuioss/plan-marshall -a claude-code/plugin add https://github.com/cuioss/plan-marshallgit clone https://github.com/cuioss/plan-marshall.git ~/.claude/skills/plan-marshall-pluginKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the plan-marshall-plugin skill?
plan-marshall-plugin is a Claude Skill by cuioss. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform plan-marshall-plugin-related tasks without extra prompting.
How do I install plan-marshall-plugin?
Use the install commands on this page: add plan-marshall-plugin 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 plan-marshall-plugin belong to?
plan-marshall-plugin is in the Meta category, tagged ai, automation and design.
Is plan-marshall-plugin free to use?
Yes. plan-marshall-plugin is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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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.