Plugin Authoring
技能 已验证 活跃用于在创建、修改或调试 Claude Code 插件时使用。当遇到 .claude-plugin/、plugin.json、marketplace.json、commands/、agents/、skills/ 或 hooks/ 目录时触发。提供模式、模板、验证工作流和故障排除。
作为开发人员创建和维护 Claude Code 插件的权威指南,确保遵循最佳实践并促进高效开发。
功能
- 提供插件开发的模式、模板和验证工作流。
- 提供常见插件问题的故障排除指导。
- 在相关的插件开发目录和文件上触发。
- 包含面向开发人员的全面清单和警示。
使用场景
- 从头开始创建一个新的 Claude Code 插件。
- 修改现有插件的命令、技能或钩子。
- 调试为什么插件未加载或其组件未被识别。
- 在发布前确保插件遵循最佳实践。
非目标
- 直接开发插件(技能指导开发人员)。
- 直接管理 Claude Code 环境(插件安装除外)。
- 直接编写插件代码(技能指导过程,用户负责实现)。
安装
请先添加 Marketplace
/plugin marketplace add ivan-magda/claude-code-plugin-template/plugin install plugin-development@my-team-plugin-marketplace质量评分
已验证类似扩展
Validate Plugin
100Validate a Claude Code plugin structure, frontmatter, and MCP tool references
Product Self Knowledge
100Stop and consult this skill whenever your response would include specific facts about Anthropic's products. Covers: Claude Code (how to install, Node.js requirements, platform/OS support, MCP server integration, configuration), Claude API (function calling/tool use, batch processing, SDK usage, rate limits, pricing, models, streaming), and Claude.ai (Pro vs Team vs Enterprise plans, feature limits). Trigger this even for coding tasks that use the Anthropic SDK, content creation mentioning Claude capabilities or pricing, or LLM provider comparisons. Any time you would otherwise rely on memory for Anthropic product details, verify here instead — your training data may be outdated or wrong.
Running Claude Code Via Litellm Copilot
100当通过本地 LiteLLM 代理将 Claude Code 路由到 GitHub Copilot 时使用,以减少直接的 Anthropic 支出,配置 ANTHROPIC_BASE_URL 或 ANTHROPIC_MODEL 覆盖,或对 Copilot 代理设置失败进行故障排除,例如 model-not-found、无 localhost 流量或 GitHub 401/403 身份验证错误。
Guard
100保护 Claude Code 会话免受上下文溢出影响,通过运行一个后台守护进程来监控会话大小并在压缩命中之前自动进行修剪。当用户说“guard”、“protect session”、“context getting long”、“prevent compaction”、“session management”或正在运行需要持续上下文保护的代理团队时使用。
Create Command
100Interactive assistant for creating new Claude commands with proper structure, patterns, and MCP tool integration
Rule Effectiveness Analysis
100Analyze which rules are actively used vs inert. Detect coverage gaps. Recommend pruning to reduce token consumption.