Was macht docker-claude-code?
Dockerfile und compose.yml für Claude Code mit LiteLLM-Proxy
Dockerfile und compose.yml für Claude Code mit LiteLLM-Proxy
Dieses Skill stellt eine Docker-basierte Umgebung für Claude Code mit einem integrierten LiteLLM-Proxy bereit. Es enthält ein Dockerfile und eine docker-compose.yml-Datei, die es Entwicklern ermöglichen, Claude Code in containerisierter Form zu nutzen und gleichzeitig über LiteLLM auf verschiedene Sprachmodelle (LLMs) zuzugreifen. LiteLLM fungiert als einheitlicher Gateway-Proxy, der Anfragen an unterschiedliche LLM-Anbieter (wie OpenAI, Anthropic, etc.) weiterleitet und so Flexibilität bei der Modellauswahl bietet. Dieses Setup ist besonders nützlich für Teams, die eine konsistente, reproduzierbare Entwicklungsumgebung für KI-gestützte Code-Assistenten benötigen, ohne sich auf einen einzelnen Anbieter festlegen zu müssen. Die Container-Isolation sorgt zudem für eine saubere Trennung von Abhängigkeiten und vereinfacht die Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen.
npx skills add dceoy/docker-claude-codeInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Dockerfile und compose.yml für Claude Code mit LiteLLM-Proxy
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.