Über
Diese Fähigkeit analysiert bestehende Codebasen, um ein erstes Kontinuitätsverzeichnis für das Onboarding in Projekten zu erstellen. Sie erkundet automatisch die Projektstruktur mittels RepoPrompt oder greift bei Bedarf auf grundlegende Dateisystembefehle zurück. Entwickler sollten sie bei der ersten Arbeit mit einem Brownfield-Projekt oder nach Ausführung des Projektinitialisierungsskripts verwenden.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add carmandale/agent-config -a claude-code/plugin add https://github.com/carmandale/agent-configgit clone https://github.com/carmandale/agent-config.git ~/.claude/skills/onboardKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the onboard skill?
onboard is a Claude Skill by carmandale. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform onboard-related tasks without extra prompting.
How do I install onboard?
Use the install commands on this page: add onboard 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 onboard belong to?
onboard is in the Meta category, tagged design.
Is onboard free to use?
Yes. onboard 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.