openapi-swagger
Über
Diese Fähigkeit bietet Expertenanalyse, Validierung und Dokumentationsgenerierung für OpenAPI/Swagger-Spezifikationen. Sie kann Spezifikationen parsen und validieren, Breaking Changes erkennen, Codebeispiele generieren und auf Best Practices prüfen. Nutzen Sie sie, wenn Sie mit API-Spezifikationen arbeiten, Dokumentation generieren oder API-Kompatibilität sicherstellen müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysittergit clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/openapi-swaggerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the openapi-swagger skill?
openapi-swagger is a Claude Skill by a5c-ai. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform openapi-swagger-related tasks without extra prompting.
How do I install openapi-swagger?
Use the install commands on this page: add openapi-swagger 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 openapi-swagger belong to?
openapi-swagger is in the Meta category, tagged word and api.
Is openapi-swagger free to use?
Yes. openapi-swagger is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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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.
