expansion-retention
Über
Diese Fähigkeit bietet Strategien zur Reduzierung von Kundenabwanderung und zur Steigerung von Zusatzumsätzen durch automatisierte Customer-Success-Systeme. Sie wird aktiviert, wenn Gespräche Themen wie Kundenbindung, Upselling, NRR oder Verlängerungsprozesse betreffen. Der Fokus liegt auf der GTM-Strategie, nicht auf technischer Implementierung oder Code.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add tech-leads-club/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/tech-leads-club/agent-skillsgit clone https://github.com/tech-leads-club/agent-skills.git ~/.claude/skills/expansion-retentionKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the expansion-retention skill?
expansion-retention is a Claude Skill by tech-leads-club. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform expansion-retention-related tasks without extra prompting.
How do I install expansion-retention?
Use the install commands on this page: add expansion-retention 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 expansion-retention belong to?
expansion-retention is in the Meta category, tagged automation and design.
Is expansion-retention free to use?
Yes. expansion-retention 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.