Vier kostenlose Claude Code-Fähigkeiten für Prompt-Klarheit, Tutorials und Fehlerjagd

Ein Reddit-Nutzer hat vier kostenlose Claude Code Skills (Apache 2.0, kein kostenpflichtiger Tarif) geteilt, die er während der Entwicklung von Stuffolio, einer universellen iOS/iPadOS/macOS-App, erstellt hat. Jeder Skill ist mit Beispielausgaben auf GitHub verfügbar.
Prompter
Schreibt Ihren Claude Code Prompt vor der Ausführung um, um ihn klarer zu machen. Dabei werden mehrdeutige Verweise wie „diese Datei“ in einen Dateipfad aufgelöst, vage Verben präzisiert und gestapelte Fragen umstrukturiert. Entscheidend ist, dass der Prompter bei bereits klaren Prompts das Umschreiben überspringt, um bei einfachen Anfragen keine Reibung zu erzeugen. Enthält Arbeitsbeispiele aus 8 Kategorien.
Tutorial-Creator
Erstellt aus einer Datei Ihres eigenen Projekts ein kommentiertes Lesetutorial mit Vokabelverfolgung, Vor- und Nachtests sowie Lückenanalyse der Voraussetzungen. Sprachunabhängig – funktioniert mit jeder Codebasis. Beispielausgaben: eine Einstiegsanleitung und eine fortgeschrittenere.
Bug-Echo
Nachdem Sie einen Fehler behoben haben, liest Bug-Echo Ihre Korrektur, bestätigt das Anti-Pattern und durchsucht dann die gesamte Codebasis nach weiteren Vorkommen desselben Fehlers. Jeder Treffer wird im Kontext gelesen und als BUG / OK / REVIEW klassifiziert. Bug-Echo berücksichtigt #if os(...)-Blöcke, sodass universelle Codebasen plattformübergreifend keine Fehlalarme erhalten. Beispielbericht aus einem echten Durchlauf.
Bug-Prospector
Ein zukunftsgerichteter Audit, der 7 Analyse-Perspektiven durchführt: Annahmen, Zustandsmaschinen, Grenzen, Datenlebenszyklus, Fehlerpfade, zeitabhängige Fehler und Plattformunterschiede. Er fragt vorab, ob das Projekt iOS, macOS oder universell ist, sodass die Ergebnisse Ihre Plattformauswahl respektieren. Funktioniert gut in Kombination mit Bug-Echo: Führen Sie Prospector vor Veröffentlichungen aus und Echo nach Prospector-Fixes. Beispielbericht.
Für wen geeignet: Entwickler, die Claude Code auf Multiplattform- oder komplexen Codebasen verwenden und eine automatisierte Prompt-Verbesserung, codebasisweite Fehlererkennung und Pre-Release-Audits wünschen.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Show HN: WUPHF — Karpathy-artiges LLM-Wiki mit Markdown + Git als Quelle der Wahrheit
WUPHF liefert eine Wiki-Schicht für KI-Agenten mit Markdown + Git zur Persistenz, bleve (BM25) + SQLite für die Suche sowie Entity-Fact-Logs, Wikilinks und einem täglichen Lint-Cron. Läuft lokal, noch ohne Vektor-DB-Abhängigkeit.

Rechtlicher MCP-Server für Claude bietet Zugriff auf über 4 Millionen US-Gerichtsurteile
Ein kostenloser, quelloffener MCP-Server, der mit Claude Code erstellt wurde, gibt Claude AI Zugriff auf über 4 Millionen echte US-Gerichtsurteile und bietet 18 Werkzeuge für die Suche nach Fallrecht, Zitierverfolgung, Bluebook-Parsing, Clio-Praxisverwaltung und PACER-Bundesakten ohne Halluzinationen.

Das Auto-Fix-System nutzt Claude Code Headless, um Produktionsfehler zu erkennen und zu beheben.
Ein Entwickler hat ein automatisiertes System zur Behebung von Produktionsfehlern mit Claude Code CLI im Headless-Modus erstellt. Das System erkennt Fehler aus Protokollen, erstellt isolierte Git-Worktrees für jedes Problem, fordert Claude auf, Korrekturen zu schreiben, und erfordert manuelle Genehmigung über Telegram, bevor PRs erstellt werden.

NLA wandelt die internen Aktivierungen von Gemma 3 in lesbaren Text für jedes Token um
Anthropic veröffentlichte Natural Language Autoencoders (NLA), die den internen Zustand eines Modells in Text dekodieren. Gepaart mit Gemma 3 erklärt der Auto Verbalizer, was das Modell bei jedem generierten Token „dachte". Gewichte gibt es auf Hugging Face; eine Demo auf Neuronpedia.