Nutze diese Fähigkeit, wenn du Befehle, Hooks, Fähigkeiten für Agenten oder Prompts für Sub-Agenten oder andere LLM-Interaktionen schreibst, einschließlich der Optimierung von Prompts, Verbesserung von LLM-Ausgaben oder Entwurf von Produktions-Prompt-Vorlagen.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Zuerst einen fehlschlagenden Test für den Bug schreiben, dann die Korrektur implementieren, um die Behebung sicherzustellen
Definieren Sie zuerst die Tests, erstellen Sie dann den minimalen Code, um die Anforderungen zu erfüllen
Sicherstellen, dass das bestehende Verhalten während der Code-Refaktorierung intakt bleibt.
API-Antworten vor der Implementierung anhand der Erwartungen überprüfen
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Fehler frühzeitig erkennen, indem Tests vor der Implementierung geschrieben werden
Isolieren Sie Fehler schnell mithilfe vorgefertigter Testfälle
Konzentrieren Sie sich auf minimale, testgesteuerte Implementierungen für eine bessere Wartbarkeit
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.
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Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt
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.
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.