Über
Die Maker-Fähigkeit generiert .NET Core CRUD-API-Endpunkte aus Modelldefinitionen unter Verwendung der Maker-XML-Spezifikation und CLI. Sie erstellt diese XML-Modelle aus JSON-Objekten, SQL-Skripten oder Datenbankschemata und unterstützt bei der Validierung von Definitionen oder der Arbeit mit dem CLI-Tool. Verwenden Sie sie, um automatisch Daten-API-Code aus verschiedenen Datenquellen zu erzeugen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add alanben/ClaudeSkills -a claude-code/plugin add https://github.com/alanben/ClaudeSkillsgit clone https://github.com/alanben/ClaudeSkills.git ~/.claude/skills/makerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the maker skill?
maker is a Claude Skill by alanben. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform maker-related tasks without extra prompting.
How do I install maker?
Use the install commands on this page: add maker 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 maker belong to?
maker is in the Meta category, tagged api and data.
Is maker free to use?
Yes. maker 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.