Sdk

mcp-server-patterns ist ein praxisnaher Leitfaden für die MCP-Server-Entwicklung mit dem Node/TypeScript-SDK. Er zeigt, wann Tools, Resources, Prompts, Zod-Validierung sowie stdio oder Streamable HTTP sinnvoll sind, und enthält aktuelle API-Hinweise für eine sicherere Implementierung und Fehlersuche.

claude-api hilft bei Anthropic-Claude-API-Mustern für Python und TypeScript – inklusive Installation, Messages, Streaming, Tool-Use, Vision, Batches, Prompt Caching, Modellauswahl und Claude Agent SDK-Workflows.

claude-api ist ein praxisnahes Skill für Installation und Nutzung der Claude API und der Anthropic SDKs. Es hilft Entwicklern, den passenden SDK- oder HTTP-Weg zu wählen, sprachspezifische Doku zu finden und Streaming, Tool Use, Dateien, Batches und Fehlerbehandlung sicher umzusetzen.

Der cloud-Skill unterstützt bei Installation und Nutzung von Browser Use Cloud für Browser Automation – inklusive Quickstart-Setup, v2- und v3-APIs, SDK-Nutzung, Sessions, Profilen, CDP-Verbindungen, Proxys, Webhooks und Live-Monitoring.

Die Skill stripe-integration unterstützt Entwickler dabei, Stripe-Zahlungsabläufe zu entwerfen und umzusetzen und dabei fundierte Entscheidungen zu Checkout Sessions, Payment Intents, Abonnements, Rückerstattungen und webhook-gestützter Zahlungskorrektheit zu treffen.

add-provider-package ist ein fokussierter Leitfaden zum Erstellen eines neuen @ai-sdk/<provider>-Pakets in vercel/ai. Er unterstützt Mitwirkende und API-Teams dabei, die Provider-Architektur, Paketstruktur und den Implementierungsablauf des AI SDK einzuhalten, wenn ein neuer Provider hinzugefügt wird.

Nutze das gemini-interactions-api skill, um Gemini API-Code für Chat, multimodale Prompts, Streaming, strukturiertes Output, Tool-Nutzung und Bilderzeugung zu erstellen. Es hilft auch bei der Migration von älteren generateContent-Mustern und bietet praxisnahe Orientierung für API-Entwicklung in Python und TypeScript.

vertex-ai-api-dev ist ein praxisnaher Leitfaden für die API-Entwicklung mit der Gemini API auf Google Cloud Vertex AI mit dem Gen AI SDK. Er unterstützt Teams bei Enterprise-Authentifizierung, Modellzugriff, Text- und Multimodal-Generierung, Function Calling, strukturiertem JSON, Embeddings, Live API, Caching, Batch Prediction und Tuning.

Nutze gemini-api-dev für die API-Entwicklung, um aktuelle Gemini API-Integrationen mit multimodalen Eingaben, Function Calling, strukturierten Ausgaben und SDK-spezifischem Setup aufzubauen. Der gemini-api-dev Skill hilft dir, aktuelle Modelle auszuwählen, veraltete Standardwerte zu vermeiden und einem praxistauglichen gemini-api-dev Leitfaden für Python, JavaScript/TypeScript, Java und Go zu folgen.

Die Skill azure-ai-vision-imageanalysis-py hilft dir dabei, das Azure AI Vision Image Analysis SDK für Python zu installieren und zu nutzen. Sie behandelt Bildunterschriften, Tags, Objekte, OCR, Personenerkennung und intelligentes Zuschneiden – mit backend-orientierten Hinweisen zu Setup, Authentifizierung und Umgebung für Azure-basierte Workflows zur Bilderkennung.

azure-storage-queue-ts ist ein praxisnahes Skill für Azure Queue Storage in TypeScript und JavaScript. Es hilft Backend-Entwicklern dabei, Warteschlangen-Nachrichten mit der passenden Authentifizierung, dem richtigen Setup der Umgebung und den passenden Client-Typen zu senden, zu empfangen, vorab anzuzeigen und zu löschen. Verwenden Sie es als fokussierten Leitfaden für azure-storage-queue-ts, um zuverlässige Message-Queue-Operationen umzusetzen.

azure-storage-file-share-ts ist das Azure File Share JavaScript/TypeScript-Skill für die Backend-Entwicklung mit @azure/storage-file-share. Verwenden Sie es, um Shares anzulegen, Verzeichnisse zu verwalten, Dateien hoch- oder herunterzuladen und Dateimetadaten mit Azure Files SMB-Workflows zu behandeln. Es ist darauf ausgelegt, den Setup-Aufwand für das SDK und Rätselraten bei der Authentifizierung zu reduzieren.

azure-storage-blob-ts ist der TypeScript/JavaScript-Skill für Azure Blob Storage im Backend-Development. Er hilft dir beim Installieren des SDK, bei der Wahl der Authentifizierung und bei der Umsetzung von Upload-, Download-, Listen-, SAS- und Streaming-Workflows mit @azure/storage-blob.

azure-search-documents-ts hilft Backend-Entwicklern dabei, Azure AI Search-Lösungen mit dem @azure/search-documents SDK zu erstellen. Verwenden Sie es für die Indexerstellung, das Hochladen von Dokumenten sowie Keyword-, Vektor-, Hybrid- und semantische Suche, plus für die Einrichtung von Anmeldedaten und Umgebung. Es ist ein praxisnaher Leitfaden zu azure-search-documents-ts für die Backend-Entwicklung.

azure-identity-ts hilft TypeScript-Apps, sich mit @azure/identity bei Azure-Diensten zu authentifizieren. Verwenden Sie dieses Skill, um die passende Credential-Variante für lokale Entwicklung, Produktion, CI/CD, Managed Identity, Service Principals, Workload Identity oder Browser-Login auszuwählen. Besonders nützlich ist es für Backend Development und klare azure-identity-ts-Guide-Workflows.

azure-appconfiguration-ts Skill für Azure App Configuration in TypeScript und JavaScript. Er unterstützt bei der Installation und Nutzung des SDK für die Backend-Entwicklung, einschließlich Konfigurationseinstellungen, Feature-Flags, Key-Vault-Referenzen, dynamischer Aktualisierung und zentralem Konfigurationsmanagement.

azure-ai-translation-ts hilft Ihnen beim Aufbau von TypeScript-Übersetzungs-Workflows mit Azure-REST-ähnlichen Clients für Textübersetzung, Transliteration, Spracherkennung und die batchweise Dokumentenübersetzung. Es ist ein praxisorientierter azure-ai-translation-ts Skill für die Backend-Entwicklung mit Installationshinweisen, Authentifizierung und Nutzungsmustern für Node.js-Services.

Erstellen Sie Azure AI Foundry-Apps mit azure-ai-projects-ts und @azure/ai-projects in TypeScript. Nutzen Sie dieses Skill für Projekt-Clients, Agents, Verbindungen, Deployments, Datasets, Indizes, Evaluierungen und den Zugriff auf OpenAI. Es ist ein praxisnaher Leitfaden für die API-Entwicklung mit Azure-Projektressourcen und Anmeldedaten.

azure-ai-document-intelligence-ts ist ein TypeScript-Skill zum Extrahieren von Text, Tabellen, Key-Value-Feldern und strukturierten Daten mit Azure Document Intelligence. Nutzen Sie ihn für OCR-Extraktion aus Rechnungen, Belegen, Ausweisen und Formularen oder wenn Sie in Node.js Workflows mit vortrainierten und benutzerdefinierten Modellen und Azure REST SDK-Authentifizierung benötigen.

azure-ai-contentsafety-ts hilft dabei, Text und Bilder mit Azure AI Content Safety in TypeScript auf schädliche Inhalte zu prüfen. Nutzen Sie diese Skill für Moderations-Workflows, Blocklists und Sicherheitsprüfungen von Hassrede, Gewalt, sexuellen Inhalten und Selbstverletzung. Außerdem werden das Einrichten von Azure-Endpunkt und Authentifizierung abgedeckt.

azure-keyvault-keys-rust ist der Azure Key Vault Keys Skill für die Rust-Backend-Entwicklung. Er verweist auf das offizielle Crate azure_security_keyvault_keys zum Erstellen, Verwalten, Wrappen, Signieren, Verifizieren und Verwenden von HSM-geschützten Schlüsseln mit Azure Identity und AZURE_KEYVAULT_URL.

azure-cosmos-rust ist der Azure Cosmos DB NoSQL Skill für Rust-Projekte. Er bietet installierbereite Hinweise zur offiziellen Crate-Auswahl mit azure_data_cosmos, zum Einrichten von COSMOS_ENDPOINT, zur Authentifizierung, zu partition-aware CRUD und zu RoutingStrategy für Workflows im Database Engineering.

azure-storage-queue-py ist ein Microsoft-Skill für Azure Queue Storage in Python. Er hilft bei Installation, Authentifizierung, Umgebungsvariablen und den zentralen Queue-Operationen für die Backend-Entwicklung, einschließlich der Nutzung von QueueServiceClient und QueueClient für dauerhafte Nachrichtenwarteschlangen und asynchrone Verarbeitung.

azure-storage-file-datalake-py ist das Python-Skill für Azure Data Lake Storage Gen2. Es hilft Backend-Entwicklern und Agents beim Installieren, Authentifizieren und Verwenden des Azure SDK für Aufgaben mit hierarchischem Dateisystem, etwa beim Auflisten, Hochladen, Herunterladen sowie Verwalten von Verzeichnissen und Dateien.