llm-structured-output
О программе
Этот навык обеспечивает надежное структурированное извлечение данных (JSON, перечисления, типизированные объекты) из ответов LLM через API OpenAI, Anthropic и Google с использованием соответствующих методов структурированного вывода. Он охватывает ситуации выбора подходящего подхода и реализацию логики повторных попыток при сбоях валидации схем в промышленных системах. Используйте его, когда вам нужны выходные данные LLM для непосредственной передачи в код баз данных, API или отрисовки пользовательского интерфейса.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add sickn33/antigravity-awesome-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skillsgit clone https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills.git ~/.claude/skills/llm-structured-outputСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the llm-structured-output skill?
llm-structured-output is a Claude Skill by sickn33. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform llm-structured-output-related tasks without extra prompting.
How do I install llm-structured-output?
Use the install commands on this page: add llm-structured-output 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 llm-structured-output belong to?
llm-structured-output is in the Development category, tagged ai and api.
Is llm-structured-output free to use?
Yes. llm-structured-output is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
qmd — это локальный инструмент командной строки для поиска и индексирования, который позволяет разработчикам индексировать и осуществлять поиск по локальным файлам с использованием гибридного поиска, сочетающего BM25, векторные эмбеддинги и реранкинг. Он поддерживает как использование через командную строку, так и режим MCP (Model Context Protocol) для интеграции с Claude. Инструмент использует Ollama для создания эмбеддингов и хранит индексы локально, что делает его идеальным для поиска по документации или кодовой базе прямо из терминала.
Этот навык выполняет планы реализации, создавая нового суб-агента для каждой независимой задачи, проводя проверку кода между задачами. Он позволяет быстро итерировать, сохраняя контроль качества через этот процесс ревью. Используйте его при работе в основном с независимыми задачами в рамках одной сессии, чтобы обеспечить непрерывный прогресс со встроенными проверками качества.
Навык mcporter позволяет разработчикам управлять и вызывать серверы Model Context Protocol (MCP) напрямую из Claude. Он предоставляет команды для вывода списка доступных серверов, вызова их инструментов с аргументами, а также для обработки аутентификации и управления жизненным циклом демона. Используйте этот навык для интеграции и тестирования функциональности серверов MCP в вашем рабочем процессе разработки.
Этот навык развертывает и оркестрирует агентов Vertex AI ADK с использованием протокола A2A, управляя обнаружением AgentCard, отправкой задач и поддерживая инструменты, такие как песочница для выполнения кода и Memory Bank. Он позволяет создавать мультиагентные системы с последовательными, параллельными или циклическими схемами оркестрации на Python, Java или Go. Используйте его, когда требуется развернуть агентов ADK или оркестрировать рабочие процессы агентов в Google Cloud.
