layout-grid
Über
Die Layout-Grid-Fähigkeit bietet ein flexibles, responsives Grid-System mithilfe von CSS Custom Properties für skalierbare Layouts ohne feste Breakpoints. Sie ermöglicht die proportionale Skalierung von Spalten, Abständen und Rändern über alle Viewport-Größen hinweg mit relativen Einheiten. Nutzen Sie sie für auflösungsunabhängige Seitenlayouts, Karten-Grids und mehrspaltige Designs.
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/layout-gridKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the layout-grid skill?
layout-grid is a Claude Skill by mattnigh. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform layout-grid-related tasks without extra prompting.
How do I install layout-grid?
Use the install commands on this page: add layout-grid 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 layout-grid belong to?
layout-grid is in the Meta category, tagged design.
Is layout-grid free to use?
Yes. layout-grid 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.