gherkin
Über
Diese Claude-Fähigkeit erstellt und formatiert Gherkin-Feature-Dateien unter Verwendung von BDD-Syntax für Verhaltensspezifikationen. Sie erzwingt eine bestimmte Namenskonvention (gherkin.feature_N.feature) und stellt Vorlagen für Features, Szenarien und Steps bereit. Nutzen Sie sie beim Verfassen von BDD-Spezifikationen oder beim Erstellen strukturierter Feature-Dateien für Tests.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add lilliangreenberg/valuations-autonomous_coding -a claude-code/plugin add https://github.com/lilliangreenberg/valuations-autonomous_codinggit clone https://github.com/lilliangreenberg/valuations-autonomous_coding.git ~/.claude/skills/gherkinKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the gherkin skill?
gherkin is a Claude Skill by lilliangreenberg. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform gherkin-related tasks without extra prompting.
How do I install gherkin?
Use the install commands on this page: add gherkin 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 gherkin belong to?
gherkin is in the Meta category, tagged general.
Is gherkin free to use?
Yes. gherkin 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.