Quotes
Über
Das Quotes-Skill ermöglicht Entwicklern den Aufbau eines persönlichen Zitatverwaltungssystems, das bedeutungsvolle Texte automatisch organisiert und zugänglich macht. Es speichert Zitate mit Kontext und Tags und liefert relevante Zitate basierend auf Zeitplänen oder Nutzeraufforderungen. Nutzen Sie es, um einen inspirierenden Arbeitsbereich in `~/quotes/` mit strukturierten Sammlungen nach Autor, Thema und Quelle zu erstellen.
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/QuotesKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the Quotes skill?
Quotes is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform Quotes-related tasks without extra prompting.
How do I install Quotes?
Use the install commands on this page: add Quotes 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 Quotes belong to?
Quotes is in the Meta category, tagged word, automation and design.
Is Quotes free to use?
Yes. Quotes 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.
