gandi
Über
Dieses Skill bietet eine umfassende Integration der Domain-Registrierungsstelle Gandi zur Verwaltung von Domains und DNS-Einträgen. Es ermöglicht die Domain-Registrierung, die Verwaltung von DNS-Einträgen (A, CNAME, MX usw.), die Konfiguration von E-Mail-Weiterleitungen und die Überwachung von SSL-Zertifikaten mit Sicherheitskontrollen wie Snapshots für Rollbacks. Entwickler können es für die automatisierte Domain-Administration nutzen, einschließlich Massenoperationen, Zonendatei-Verwaltung und Ablaufüberwachung.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/gandiKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the gandi skill?
gandi is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform gandi-related tasks without extra prompting.
How do I install gandi?
Use the install commands on this page: add gandi 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 gandi belong to?
gandi is in the Meta category, tagged ai and automation.
Is gandi free to use?
Yes. gandi 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.
