flutter-expert
Über
Diese Claude Skill bietet Expertenwissen zur Flutter 3+-Entwicklung für plattformübergreifende Apps, mit Spezialisierung auf Dart, Riverpod State Management und die Flame Game Engine. Sie unterstützt bei fortgeschrittenen Aufgaben wie der Integration nativer Bibliotheken über FFI, Rendering-Optimierung mit Impeller sowie der Erstellung benutzerdefinierter Render-Objekte oder Shader. Nutzen Sie sie bei der Entwicklung für iOS, Android, Web oder Desktop, insbesondere für komplexes State Management, Performance-Optimierung oder 2D-Spielentwicklung.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add 404kidwiz/claude-supercode-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skillsgit clone https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills.git ~/.claude/skills/flutter-expertKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
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content-collections
MetaDiese 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.
polymarket
MetaDiese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
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MetaSGLang 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.
