personalization-at-scale
Über
Diese Claude Skill generiert personalisierte Eröffnungszeilen für Hunderte von Interessenten, indem automatisch Unternehmensnachrichten, LinkedIn-Aktivitäten und gemeinsame Kontakte recherchiert werden. Sie wurde für Vertriebsteams entwickelt, die skalierbare und authentische Kaltakquise benötigen und über 10 Stunden manuelle Recherche pro Kampagne einsparen möchten. Nutzen Sie sie, wenn Sie eine großvolumige Akquise benötigen, die sich warm und individuell zugeschnitten anfühlt.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add OneWave-AI/claude-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/OneWave-AI/claude-skillsgit clone https://github.com/OneWave-AI/claude-skills.git ~/.claude/skills/personalization-at-scaleKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the personalization-at-scale skill?
personalization-at-scale is a Claude Skill by OneWave-AI. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform personalization-at-scale-related tasks without extra prompting.
How do I install personalization-at-scale?
Use the install commands on this page: add personalization-at-scale 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 personalization-at-scale belong to?
personalization-at-scale is in the Meta category, tagged ai.
Is personalization-at-scale free to use?
Yes. personalization-at-scale 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.