Über
Diese Fähigkeit verwaltet die Bereitstellung mobiler Apps mithilfe von EAS Build für App-Store-Einreichungen, Preview-Builds und Release-Management. Sie verwaltet Build-Profile, Code-Signing, Store-Einreichungen und Over-the-Air-Updates. Verwenden Sie sie für Produktionsbereitstellungen und Release-Workflows, nicht für lokale Entwicklung oder Debugging.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add eleva-labs/agentic-coding-templates -a claude-code/plugin add https://github.com/eleva-labs/agentic-coding-templatesgit clone https://github.com/eleva-labs/agentic-coding-templates.git ~/.claude/skills/deployKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the deploy skill?
deploy is a Claude Skill by eleva-labs. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform deploy-related tasks without extra prompting.
How do I install deploy?
Use the install commands on this page: add deploy 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 deploy belong to?
deploy is in the Meta category, tagged design.
Is deploy free to use?
Yes. deploy 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.