enforcement
Über
Die Durchsetzungsfunktion bietet Runtime-Hooks, die ungültige Aktionen blockieren, indem sie Mechanismen wie Exit-Code 2, JSON-Zugriffsverweigerungen oder Eingabemodifikationen verwenden. Nutzen Sie sie, wenn Sie Qualitätssicherung für Zustandsübergänge implementieren oder eine getestet:true-Verifizierung benötigen. Sie wandelt Regeln in tatsächliche Durchsetzung um, indem sie Aktionen an bestimmten Hook-Punkten wie PreToolUse oder PermissionRequest abfängt.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add ingpoc/SKILLS -a claude-code/plugin add https://github.com/ingpoc/SKILLSgit clone https://github.com/ingpoc/SKILLS.git ~/.claude/skills/enforcementKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the enforcement skill?
enforcement is a Claude Skill by ingpoc. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform enforcement-related tasks without extra prompting.
How do I install enforcement?
Use the install commands on this page: add enforcement 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 enforcement belong to?
enforcement is in the Meta category, tagged testing and design.
Is enforcement free to use?
Yes. enforcement 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.