Generating New Skills
Über
Diese Meta-Fähigkeit erstellt automatisch wiederverwendbare Claude-Fähigkeiten, indem sie repetitive Nutzer-Workflows und Muster erkennt. Sie wird nach mehreren ähnlichen Anfragen oder expliziten Anweisungen ausgelöst und generiert dann ordnungsgemäß formatierte Fähigkeitsdateien. Das System erfasst Muster und erzeugt Fähigkeiten automatisch gemäß den offiziellen Formatvorgaben von Anthropic.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/Generating New SkillsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the Generating New Skills skill?
Generating New Skills is a Claude Skill by mattnigh. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform Generating New Skills-related tasks without extra prompting.
How do I install Generating New Skills?
Use the install commands on this page: add Generating New Skills 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 Generating New Skills belong to?
Generating New Skills is in the Meta category, tagged ai and automation.
Is Generating New Skills free to use?
Yes. Generating New Skills 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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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.