recent-files
Über
Diese Funktion ruft kürzlich bearbeitete oder erstellte Dateien von Google Drive ab und gibt eine strukturierte Tabelle mit Metadaten, Zusammenfassungen und direkten Links zurück. Standardmäßig wird der Zeitraum der letzten 24 Stunden verwendet, aber benutzerdefinierte Zeitrahmen wie "letzte Woche" werden akzeptiert. Nutzen Sie sie, um Drive-Aktivitäten zu verfolgen, aktuelle Arbeiten zu finden oder Dateiänderungen programmgesteuert zu überwachen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add christopheryeo/claude-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/christopheryeo/claude-skillsgit clone https://github.com/christopheryeo/claude-skills.git ~/.claude/skills/recent-filesKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill recent-files?
recent-files ist ein Claude Skill von christopheryeo. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um recent-files ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich recent-files?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge recent-files als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört recent-files?
recent-files gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich recent-files kostenlos nutzen?
Ja. recent-files ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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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.
