Interaktiver Slash-Command-Ersteller für Claude Code. Wird ausgelöst, wenn der Benutzer die Erstellung von Befehlen, Slash-Commands, Command-Vorlagen, Command-Argumenten erwähnt oder einen neuen Command-Workflow erstellen möchte.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Automatisieren Sie Build-, Test- und Deployment-Workflows mit vorgefertigten Hooks für GitHub Actions.
Automatisierte Linting-, Formatierungs- und Sicherheitsprüfungen über Git-Commit-Hooks implementieren.
Senden Sie benutzerdefinierte Slack/E-Mail-Benachrichtigungen, wenn Pull Requests geöffnet oder zusammengeführt werden.
Trigger für Staging/Produktions-Deployments nach erfolgreichen Merges mit Validation-Hooks.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Generieren und installieren Sie Hooks in Minuten statt in Stunden manueller Konfiguration.
Fehler frühzeitig mit vorkonfigurierten Validierungs- und Test-Hooks abfangen.
Beschleunigen Sie die Entwicklung mit automatisierten Hooks, die sich wiederholende Aufgaben übernehmen.
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.
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt
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.
Greifen Sie auf über 200 Millionen durch KI vorhergesagte Proteinstrukturen von AlphaFold zu. Abrufen von Strukturen per UniProt-ID, Herunterladen von PDB/mmCIF-Dateien, Analyse von Zuverlässigkeitsmetriken (pLDDT, PAE) für die Arzneimittelforschung und Strukturbiologie.