konsta-ui
Über
Konsta UI ist ein leichtgewichtiges Framework, das pixelgenaue iOS- und Material Design-Komponenten für Capacitor-Apps bereitstellt und mit React, Vue und Svelte kompatibel ist. Verwenden Sie es, wenn Sie eine nativ aussehende Benutzeroberfläche ohne Ionic benötigen oder eine kleinere Alternative bevorzugen. Es bietet Tailwind CSS-Integration und etwa 40 für Mobilgeräte optimierte Komponenten in einem Bundle von etwa 30 KB.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Cap-go/capacitor-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/Cap-go/capacitor-skillsgit clone https://github.com/Cap-go/capacitor-skills.git ~/.claude/skills/konsta-uiKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the konsta-ui skill?
konsta-ui is a Claude Skill by Cap-go. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform konsta-ui-related tasks without extra prompting.
How do I install konsta-ui?
Use the install commands on this page: add konsta-ui 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 konsta-ui belong to?
konsta-ui is in the Meta category, tagged react and design.
Is konsta-ui free to use?
Yes. konsta-ui 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.
