Was macht AndroidCommonDoc?
Zentralisiertes Entwickler-Toolkit für Android/KMP-Projekte – 40 KI-Fähigkeiten, 17 Detekt-Regeln, plattformübergreifende Skripte, MCP-Server, Auto-Sync-Engine. L0-Schicht für Multi-Projekt-Ökosysteme.
Zentralisiertes Entwickler-Toolkit für Android/KMP-Projekte – 40 KI-Fähigkeiten, 17 Detekt-Regeln, plattformübergreifende Skripte, MCP-Server, Auto-Sync-Engine. L0-Schicht für Multi-Projekt-Ökosysteme.
Das Skill-Paket `oscardlfr/AndroidCommonDoc` stellt ein zentralisiertes Entwickler-Toolkit für Android- und Kotlin Multiplatform (KMP)-Projekte zur Verfügung. Es kombiniert 40 KI-Fähigkeiten, 17 vordefinierte Detekt-Regeln zur Codequalitätssicherung, plattformübergreifende Build- und Entwicklerskripte, einen MCP-Server (Model Context Protocol) für erweiterte Werkzeugintegration sowie eine Auto-Sync-Engine zur automatischen Synchronisation zwischen Projekten. Dieses Toolkit fungiert als L0-Layer (Layer 0) für Multi-Projekt-Ökosysteme, d.h. es bietet eine grundlegende, gemeinsame Basis, die in verschiedenen Projekten wiederverwendet werden kann. Besonders nützlich ist es für Entwicklerteams, die mehrere zusammenhängende Android- oder KMP-Projekte verwalten und eine konsistente Entwicklungsumgebung, automatisierte Qualitätsprüfungen sowie eine effiziente KI-gestützte Unterstützung benötigen. Das Skill-Paket ist als Plugin für Claude Code, Cursor und Codex konzipiert und kann über die angegebenen Installationsanweisungen hinzugefügt werden.
npx skills add oscardlfr/AndroidCommonDocInstalled? Explore more Schreiben & Editieren skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Zentralisiertes Entwickler-Toolkit für Android/KMP-Projekte – 40 KI-Fähigkeiten, 17 Detekt-Regeln, plattformübergreifende Skripte, MCP-Server, Auto-Sync-Engine. L0-Schicht für Multi-Projekt-Ökosysteme.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors