·fastapi
</>

fastapi

itechmeat/llm-code

FastAPI-Python-Framework. Deckt REST-APIs, Validierung, Abhängigkeiten und Sicherheit ab. Schlüsselwörter: Pydantic, asynchron, OAuth2, JWT.

27Installationen·1Trend·@itechmeat

Installation

$npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill fastapi

SKILL.md

This skill provides comprehensive guidance for building APIs with FastAPI.

| Getting started | references/first-steps.md | | Path parameters | references/path-parameters.md | | Query parameters | references/query-parameters.md | | Request body | references/request-body.md | | Validation | references/validation.md | | Body advanced | references/body-advanced.md | | Cookies/Headers | references/cookies-headers.md |

| Pydantic models | references/models.md | | Forms/Files | references/forms-files.md | | Error handling | references/error-handling.md | | Path config | references/path-config.md | | Dependencies | references/dependencies.md | | Security | references/security.md | | Middleware | references/middleware.md | | CORS | references/cors.md |

FastAPI-Python-Framework. Deckt REST-APIs, Validierung, Abhängigkeiten und Sicherheit ab. Schlüsselwörter: Pydantic, asynchron, OAuth2, JWT. Quelle: itechmeat/llm-code.

Original anzeigen

Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill fastapi
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist fastapi?

FastAPI-Python-Framework. Deckt REST-APIs, Validierung, Abhängigkeiten und Sicherheit ab. Schlüsselwörter: Pydantic, asynchron, OAuth2, JWT. Quelle: itechmeat/llm-code.

Wie installiere ich fastapi?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill fastapi Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/itechmeat/llm-code