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Dokumentations-Lookup

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

Was ist Dokumentations-Lookup?

Diese Fähigkeit befähigt KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), bei Fragen zu Bibliotheken, Frameworks oder APIs automatisch auf die aktuellste Dokumentation über den Context7 MCP-Server zuzugreifen. Sie vermeidet veraltete Trainingsdaten, indem sie zwei Kernwerkzeuge nutzt: `resolve-library-id` zur Ermittlung einer Context7-kompatiblen Bibliotheks-ID und `query-docs` zum Abruf von Dokumentationsinhalten. Der Prozess läuft in vier Schritten ab: (1) Auflösung der Bibliotheks-ID, (2) Auswahl des besten Treffers anhand von Namensähnlichkeit, Benchmark-Score und Quellreputation, (3) Abruf der Dokumentation mit der spezifischen Frage des Benutzers und (4) Verwendung der Informationen zur Beantwortung. Die Fähigkeit ist besonders nützlich für Setup-Anleitungen, API-Referenzen und Codebeispiele zu Frameworks wie React, Next.js, Prisma oder Supabase und gewährleistet korrekte, versionierte Antworten. Wichtig: Es dürfen maximal drei Aufrufe pro Frage getätigt werden, und sensible Daten müssen vor der Übertragung entfernt werden.

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

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Dokumentation

Dokumentations-Lookup (Context7)

Wenn der Benutzer nach Bibliotheken, Frameworks oder APIs fragt, rufe die aktuelle Dokumentation über den Context7 MCP ab (Werkzeuge 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 Dokumentation 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 diese Fähigkeit, wenn der Benutzer:

  • Setup- 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 erwähnt (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase usw.)

Verwende diese Fähigkeit immer dann, wenn die Anfrage von korrektem, 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-Werkzeug resolve-library-id auf mit:

  • libraryName: Der Name der Bibliothek oder des Produkts aus der Frage des Benutzers (z. B. Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: Die vollständige Frage des Benutzers. Dies verbessert die Relevanz der Ergebnisse.

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

Schritt 2: Besten Treffer auswählen

Wähle aus den Auflösungsergebnissen ein Ergebnis aus, indem du Folgendes bewertest:

  • Namensübereinstimmung: Bevorzuge die exakte oder ähnlichste Übereinstimmung mit dem, wonach der Benutzer gefragt hat.
  • Benchmark-Score: Höhere Werte bedeuten eine bessere Dokumentationsqualität (100 ist der höchste Wert).
  • Quellreputation: Bevorzuge, falls verfügbar, eine hohe oder mittlere Reputation.
  • Version: Wenn der Benutzer eine Version genannt hat (z. B. „React 19“, „Next.js 15“), bevorzuge eine versionsspezifische Bibliotheks-ID, falls aufgelistet (z. B. /org/projekt/v1.2.0).

Schritt 3: Dokumentation abrufen

Rufe das MCP-Werkzeug 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 Benutzers. Formuliere sie präzise, um relevante Snippets zu erhalten.

Begrenzung: Rufe query-docs (oder resolve-library-id) nicht mehr 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 Benutzers mit den abgerufenen, aktuellen Informationen.
  • Füge bei Bedarf relevante Codebeispiele aus der Dokumentation hinzu.
  • Nenne 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 den besten Treffer (z. B. /vercel/next.js) nach 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 zur Beantwortung; füge bei Bedarf ein minimales middleware.ts-Beispiel aus der Doku 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 Doku 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 Doku.

Best Practices

  • Sei präzise: Verwende nach Möglichkeit die vollständige Frage des Benutzers als Abfrage für bessere Relevanz.
  • Versionsbewusstsein: Wenn Benutzer Versionen nennen, verwende versionsspezifische Bibliotheks-IDs aus dem Auflösungsschritt, falls verfügbar.
  • Bevorzuge offizielle Quellen: Wenn mehrere Treffer 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 Benutzers als potenziell geheimnisbehaftet, bevor du sie an resolve-library-id oder query-docs übergibst.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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