Verwende diese Fähigkeit, wenn du neue Claude-Code-Fähigkeiten von Grund auf erstellst, vorhandene Fähigkeiten bearbeitest, um ihre Beschreibungen oder Struktur zu verbessern, oder Claude-Code-Sub-Agenten in Fähigkeiten umwandelst. Dies umfasst die Gestaltung von Fähigkeits-Workflows, das Schreiben von SKILL.md-Dateien, die Organisation von Unterstützungsdateien mit absichtserklärenden Namen sowie die Nutzung von CLI-Tools und Node.js-Skripting.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Wandeln Sie ein 2-stündiges Programmier-Tutorial in einen praktischen 5-Tage-Plan um.
Ziehen Sie die wichtigsten Erkenntnisse aus Büchern über Unternehmensführung in eine wöchentliche Umsetzungs-Checkliste.
Wandeln Sie Video-Tutorials in schrittweise Lernquests mit Meilensteinen um.
Konferenznotizen in umsetzbare Folgeaufgaben und Projekte umwandeln.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Reduzieren Sie die Zeit vom Lernen zum Handeln mit strukturierten Plänen von 30 auf 10 Tage.
Steigern Sie die Wissensspeicherung um das 10-fache durch gezieltes Üben und verteilte Wiederholung.
Halbieren Sie die Vorbereitungszeit für das Lernen durch die automatische Generierung umsetzbarer Implementierungspläne.
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Generieren und pflegen Sie AGENTS.md-Dateien entsprechend der öffentlichen agents.md-Konvention. Verwenden Sie dies bei der Erstellung von Dokumentation für KI-Agenten-Workflows, Onboarding-Anleitungen oder bei der Standardisierung von Agenten-Interaktionsmustern zwischen Projekten.
Experte für Anthropic Claude API, Modelle, Prompt-Engineering, Funktionsaufrufe, Vision und Best Practices. Wird bei anthropic, claude, api, prompt, function calling, vision, messages api, embeddings ausgelöst.
Validieren Sie OpenAPI-, Swagger- und GraphQL-Schemas auf Übereinstimmung mit der Backend-Implementierung. Erkennen Sie bruchlose Änderungen, generieren Sie TypeScript-Clients und stellen Sie sicher, dass die API-Dokumentation synchron bleibt. Verwenden Sie dies bei der Arbeit mit API-Spezifikationsdateien (.yaml, .json, .graphql), der Überprüfung von API-Änderungen, der Generierung von Frontend-Typen oder der Validierung von Endpunktimplementierungen.
Cloud-Laborplatform für automatisierte Proteintests und -validierung. Verwenden Sie sie bei der Proteinentwicklung und bei der Bedürfnislage nach experimenteller Validierung, einschließlich Bindungsassays, Expressionstests, Thermostabilitätsmessungen, Enzymaktivitätsassays oder Proteinssequenzoptimierung. Verwenden Sie sie auch zum Einreichen von Experimenten über API, zum Verfolgen des Experimentstatus, zum Herunterladen von Ergebnissen, zur Optimierung von Proteinsequenzen für eine bessere Expression mit Hilfe von Rechenwerkzeugen (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) oder zur Verwaltung von Proteinentwicklungsworkflows mit Nasslaborvalidierung.