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Dokumentations-Lookup (Context7)

Nutze aktuelle Bibliotheks- und Framework-Dokumentationen über Context7 MCP anstelle von Trainingsdaten. Aktiviert bei Einrichtungsfragen, API-Referenzen, Codebeispielen oder wenn der Nutzer ein Framework nennt (z. B. React, Next.js, Prisma).

Was ist Dokumentations-Lookup (Context7)?

Der Skill 'Dokumentations-Lookup (Context7)' ermöglicht KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, stets aktuelle Dokumentationen für Bibliotheken, Frameworks und APIs abzurufen, anstatt auf veraltete Trainingsdaten zurückzugreifen. Er nutzt den Context7 MCP-Server, der die Tools `resolve-library-id` und `query-docs` bereitstellt. Im ersten Schritt wird über `resolve-library-id` eine Context7-kompatible Bibliotheks-ID (z. B. `/vercel/next.js`) aus Bibliotheksname und Nutzerfrage ermittelt. Anschließend wählt der Agent das beste Ergebnis anhand von Namensübereinstimmung, Benchmark-Score, Reputation und Version aus. Danach ruft er mit `query-docs` die relevanten Dokumentationen und Code-Snippets ab. Der Skill ist besonders nützlich für Setup-Fragen, Codeabhängigkeiten und API-Referenzen, da er immer die aktuellsten Informationen liefert. Um Missbrauch zu vermeiden, sind maximal drei Aufrufe von `query-docs` pro Frage erlaubt, und sensible Daten wie API-Keys werden vor der Übertragung unkenntlich gemacht. Der Skill sorgt so für akkurate, versionsbewusste Antworten und erhöht die Zuverlässigkeit von KI-generierten Codebeispielen erheblich.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/documentation-lookup

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Dokumentation

Was macht Dokumentations-Lookup (Context7)?

Wenn der Nutzer nach Bibliotheken, Frameworks oder APIs fragt, rufe die aktuelle Dokumentation über den Context7 MCP ab (Tools resolve-library-id und query-docs), anstatt dich auf Trainingsdaten zu verlassen.

Kernkonzepte

  • Context7: MCP-Server, der Live-Dokumentation bereitstellt; verwende ihn anstelle von Trainingsdaten für Bibliotheken und APIs.
  • resolve-library-id: Gibt Context7-kompatible Bibliotheks-IDs zurück (z. B. /vercel/next.js) aus einem Bibliotheksnamen und einer Abfrage.
  • query-docs: Ruft Dokumentationen und Code-Snippets für eine bestimmte Bibliotheks-ID und Frage ab. Rufe immer zuerst resolve-library-id auf, um eine gültige Bibliotheks-ID zu erhalten.

Wann verwenden

Aktiviere den Skill, wenn der Nutzer:

  • Einrichtungs- oder Konfigurationsfragen stellt (z. B. "Wie konfiguriere ich Next.js Middleware?")
  • Code anfordert, der von einer Bibliothek abhängt ("Schreibe eine Prisma-Abfrage für...")
  • API- oder Referenzinformationen benötigt ("Welche Supabase Auth-Methoden gibt es?")
  • Bestimmte Frameworks oder Bibliotheken nennt (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase usw.)

Verwende diesen Skill immer dann, wenn die Anfrage von akkuratem, aktuellem Verhalten einer Bibliothek, eines Frameworks oder einer API abhängt. Gilt für alle Umgebungen, die den Context7 MCP konfiguriert haben (z. B. Claude Code, Cursor, Codex).

So funktioniert es

Schritt 1: Bibliotheks-ID auflösen

Rufe das MCP-Tool resolve-library-id auf mit:

  • libraryName: Der Bibliotheks- oder Produktname aus der Frage des Nutzers (z. B. Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: Die vollständige Frage des Nutzers. Dies verbessert die Relevanzbewertung der Ergebnisse.

Du musst eine Context7-kompatible Bibliotheks-ID (Format /org/project oder /org/project/version) erhalten, bevor du Dokumentationen abfragst. Rufe query-docs nicht ohne eine gültige Bibliotheks-ID aus diesem Schritt auf.

Schritt 2: Die beste Übereinstimmung auswählen

Wähle aus den Auflösungsergebnissen eines aus, indem du Folgendes berücksichtigst:

  • Namensübereinstimmung: Bevorzuge die exakte oder die nächstbeste Übereinstimmung mit dem, wonach der Nutzer gefragt hat.
  • Benchmark-Score: Höhere Werte weisen auf eine bessere Dokumentationsqualität hin (100 ist der Höchstwert).
  • Quellenreputation: Bevorzuge nach Möglichkeit eine hohe oder mittlere Reputation.
  • Version: Wenn der Nutzer eine Version angegeben hat (z. B. "React 19", "Next.js 15"), bevorzuge eine versionsspezifische Bibliotheks-ID, falls aufgeführt (z. B. /org/project/v1.2.0).

Schritt 3: Dokumentation abrufen

Rufe das MCP-Tool query-docs auf mit:

  • libraryId: Die ausgewählte Context7-Bibliotheks-ID aus Schritt 2 (z. B. /vercel/next.js).
  • query: Die spezifische Frage oder Aufgabe des Nutzers. Sei präzise, um relevante Snippets zu erhalten.

Einschränkung: Rufe query-docs (oder resolve-library-id) nicht öfter als 3 Mal pro Frage auf. Falls die Antwort nach 3 Aufrufen unklar bleibt, gib die Unsicherheit an und verwende die besten verfügbaren Informationen, anstatt zu raten.

Schritt 4: Dokumentation verwenden

  • Beantworte die Frage des Nutzers mit den abgerufenen, aktuellen Informationen.
  • Füge bei Bedarf relevante Codebeispiele aus der Dokumentation hinzu.
  • Zitiere die Bibliothek oder Version, wenn es relevant ist (z. B. "In Next.js 15...").

Beispiele

Beispiel: Next.js Middleware

  1. Rufe resolve-library-id auf mit libraryName: "Next.js", query: "Wie richte ich Next.js Middleware ein?".
  2. Wähle aus den Ergebnissen die beste Übereinstimmung (z. B. /vercel/next.js) anhand von Name und Benchmark-Score aus.
  3. Rufe query-docs auf mit libraryId: "/vercel/next.js", query: "Wie richte ich Next.js Middleware ein?".
  4. Verwende die zurückgegebenen Snippets und Texte, um zu antworten; füge bei Bedarf ein minimales middleware.ts-Beispiel aus der Dokumentation hinzu.

Beispiel: Prisma-Abfrage

  1. Rufe resolve-library-id auf mit libraryName: "Prisma", query: "Wie führe ich eine Abfrage mit Relationen durch?".
  2. Wähle die offizielle Prisma-Bibliotheks-ID (z. B. /prisma/prisma).
  3. Rufe query-docs auf mit dieser libraryId und der Abfrage.
  4. Gib das Prisma Client-Muster (z. B. include oder select) mit einem kurzen Code-Snippet aus der Dokumentation zurück.

Beispiel: Supabase Auth-Methoden

  1. Rufe resolve-library-id auf mit libraryName: "Supabase", query: "Welche Auth-Methoden gibt es?".
  2. Wähle die Supabase-Dokumentations-Bibliotheks-ID.
  3. Rufe query-docs auf; fasse die Auth-Methoden zusammen und zeige minimale Beispiele aus der abgerufenen Dokumentation.

Best Practices

  • Sei präzise: Verwende nach Möglichkeit die vollständige Frage des Nutzers als Abfrage, um eine bessere Relevanz zu erzielen.
  • Versionsbewusstsein: Wenn Nutzer Versionen nennen, verwende versionsspezifische Bibliotheks-IDs aus dem Auflösungsschritt, falls verfügbar.
  • Bevorzuge offizielle Quellen: Wenn mehrere Übereinstimmungen existieren, bevorzuge offizielle oder primäre Pakete gegenüber Community-Forks.
  • Keine sensiblen Daten: Entferne API-Schlüssel, Passwörter, Tokens und andere Geheimnisse aus allen an Context7 gesendeten Abfragen. Behandle die Frage des Nutzers als potenziell geheimnisbehaftet, bevor du sie an resolve-library-id oder query-docs weitergibst.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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