Über
Die Instructor-Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, strukturierte, typsichere Daten aus LLMs unter Verwendung von Pydantic-Modellen und Validierung zu extrahieren. Sie ist ideal für Datenextraktion, strukturierte Generierung und die Sicherstellung zuverlässiger LLM-Antworten. Zu den Hauptfunktionen gehören das Patchen von Clients wie OpenAI und die Durchsetzung von Schema-Konformität durch Pydantic.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add fgarofalo56/Suppercharge_Microsoft_Fabric -a claude-code/plugin add https://github.com/fgarofalo56/Suppercharge_Microsoft_Fabricgit clone https://github.com/fgarofalo56/Suppercharge_Microsoft_Fabric.git ~/.claude/skills/instructorKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the instructor skill?
instructor is a Claude Skill by fgarofalo56. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform instructor-related tasks without extra prompting.
How do I install instructor?
Use the install commands on this page: add instructor 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 instructor belong to?
instructor is in the Meta category, tagged ai and data.
Is instructor free to use?
Yes. instructor 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.
Diese 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.
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
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.