Über
Diese Fähigkeit ruft die exakte Zusammenfassung von der get-tldr.com-API für eine bereitgestellte URL ab und gibt sie zurück, formatiert sie für bessere Lesbarkeit, aber ohne den Inhalt zu verändern oder weiter zu komprimieren. Sie wird durch Befehle wie "get-tldr <Link>" ausgelöst und ist für schnelle, deterministische Link-Zusammenfassungen konzipiert. Die Kernanforderung ist, die gesamte "summary"-Eigenschaft aus der API-Antwort wortgetreu auszugeben und dabei etwaige vorhandene Markdown-Formatierungen beizubehalten.
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/get-tldrKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the get-tldr skill?
get-tldr is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform get-tldr-related tasks without extra prompting.
How do I install get-tldr?
Use the install commands on this page: add get-tldr 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 get-tldr belong to?
get-tldr is in the Meta category, tagged api.
Is get-tldr free to use?
Yes. get-tldr 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.