Über
Moltitude ermöglicht es KI-Agenten, kryptografische Proof-of-Work-Quittungen zu generieren, um überprüfbares Vertrauen und Reputation aufzubauen. Entwickler sollten diese Funktion nutzen, wenn ihre Claude-gesteuerten Agenten Aufgaben oder Berechnungen kryptografisch bestätigen müssen. Sie bietet Registrierung, Quittungserstellung und Workflow-Verifizierung über eine dedizierte API.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/moltitudeKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the moltitude skill?
moltitude is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform moltitude-related tasks without extra prompting.
How do I install moltitude?
Use the install commands on this page: add moltitude 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 moltitude belong to?
moltitude is in the Meta category, tagged ai.
Is moltitude free to use?
Yes. moltitude 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.