psi
Über
PSI ist ein strukturierter Entwicklungs-Workflow zur Planung, Spezifizierung und Implementierung von Änderungen, der nur bei ausdrücklicher Anweisung verwendet wird. Es generiert kurzlebige Pläne, wendet Spezifikationen zunächst auf die Projektdokumentation an und implementiert Änderungen mit einem Test-First-Ansatz. Diese Opt-in-Fähigkeit ist für dokumentationsgesteuerte, inkrementelle Entwicklung konzipiert.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add siviter-xyz/dot-agent -a claude-code/plugin add https://github.com/siviter-xyz/dot-agentgit clone https://github.com/siviter-xyz/dot-agent.git ~/.claude/skills/psiKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the psi skill?
psi is a Claude Skill by siviter-xyz. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform psi-related tasks without extra prompting.
How do I install psi?
Use the install commands on this page: add psi 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 psi belong to?
psi is in the Meta category, tagged testing and automation.
Is psi free to use?
Yes. psi 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.