So nutzen Sie Claude als Tech Lead: Der Leitfaden zum Dante Skill

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Der Skill hinter diesem Leitfaden: Dante - Tech Lead AI Skill. Enthält deinen Stack, die tatsächliche Betriebserfahrung deines Teams und deine laufenden Entscheidungen, sodass der Rat danach gefiltert wird, was dein Team betreiben kann, statt danach, was technisch am besten ist - 29 $, eine Zahlung, dauerhaft deiner.

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Zwei Fragen klären die meisten technischen Entscheidungen, und ein Modell stellt keine von beiden von sich aus: Wie teuer ist es, das rückgängig zu machen, und kann dieses Team es um drei Uhr morgens betreiben? Frag ein Modell, welche Datenbank, welches Framework oder welche Architektur du wählen solltest, und es wird eine auswählen und gut verteidigen - mit exakt derselben Sicherheit, egal ob die falsche Antwort eine Woche oder drei Jahre kostet, und ohne zu wissen, wer Bereitschaftsdienst hat. Die nicht programmierende Hälfte des Tech-Lead-Jobs besteht größtenteils aus diesen beiden Fragen. Dieser Leitfaden soll sie in die Unterhaltung zwingen.

Frage eins: Ist das eine Tür, durch die du zurückgehen kannst?

Amazons Aktionärsbrief von 2015 formuliert es so klar, wie es nur geht. Manche Entscheidungen sind „folgenreich und unumkehrbar oder nahezu unumkehrbar - Einbahnstraßen - und diese Entscheidungen müssen methodisch, sorgfältig, langsam, mit großer Umsicht und Beratung getroffen werden.“ Die meisten sind es nicht: „Sie sind veränderbar, umkehrbar - es sind Zweiwege-Türen“, und diese „können und sollten von Personen oder kleinen Gruppen mit gutem Urteilsvermögen schnell getroffen werden.“

Der Grund, warum das mit einem Modell wichtiger ist als ohne, liegt darin, dass ein Modell den Unterschied einebnet. Frag es in derselben Sitzung nach deinem Log-Format und deinem Datenmodell, und du erhältst zwei gleichermaßen gründliche, gleichermaßen selbstsichere Antworten. Eine dieser Entscheidungen kannst du an einem Dienstagnachmittag ändern. Mit der anderen wirst du noch leben, wenn die Menschen, die sie getroffen haben, längst gegangen sind.

Der erste Schritt ist also nicht „welche Option“. Es geht darum, die Entscheidung einzuordnen: Was kostet es tatsächlich, das rückgängig zu machen, in welcher Einheit, und was macht es teuer? Ein Modell ist bei dieser Frage gut, wenn man sie ihm stellt, und wird sie niemals von sich aus aufwerfen.

Eine dritte Antwort wird das Modell ebenfalls nicht anbieten: Das muss noch nicht entschieden werden. Eine Einbahnstraße aufzuschieben, bis man mehr weiß, ist oft das Souveränste, was ein Lead tun kann, und für alle, die nicht aufmerksam sind, sieht es nach Unentschlossenheit aus.

Frage zwei: Kann dieses Team es um 3 Uhr morgens betreiben?

Ein Modell weiß, was technisch gut ist. Es hat die Architektur-Blogs gelesen, und die Architektur-Blogs werden von Menschen aus Unternehmen mit einem Plattformteam geschrieben.

Was es nicht weiß, ist, wer Bereitschaftsdienst hat, was diese Personen zuvor betrieben haben, wofür sie alarmiert werden und wie viele von ihnen in achtzehn Monaten noch hier sein werden. Das sind die Fakten, die die Frage tatsächlich entscheiden, und genau diese schaffen es nie in den prompt. Das Ergebnis ist eine Empfehlung, die abstrakt betrachtet wirklich richtig und für vier Entwickler, die noch nie einen Message Broker betrieben haben, falsch ist.

The operability question is not "is this good", it is "what does this cost us on the worst night of the year". Who gets paged. What they have to know. What the runbook says. What happens when the one person who understands it is on holiday. Put those in the prompt as constraints and the shortlist changes, often dramatically.

Prompt 1 - sort the decision before making it

Do not recommend an option yet. Here is a technical decision I have to make: [DESCRIBE] First, classify it: - Is this reversible, hard to reverse, or effectively permanent? - What specifically would we have to do to undo it in 12 months, and what is the cost in engineer-weeks and in risk? - What makes it expensive to undo: data, contracts, public API, hiring, something else? - Does it have to be decided now? If not, what would we know - Muss die Entscheidung jetzt getroffen werden? Falls nicht: Was wüssten wir - Wer ist die richtige Person für diese Entscheidung: nur ich, ich und eine eine andere Person oder das gesamte Team mit einem schriftlichen Vorschlag? Sag mir dann klar: Ist das eine Einbahnstraße oder eine Zweibahnstraße, und wende ich dafür den richtigen Prozessaufwand auf? Wenn ich Wenn ich eine reversible Entscheidung übermäßig lange abwäge, sag es.

Prompt 2 - der Filter für Betreibbarkeit

Gib dem Team den Kontext, nicht nur dem Problem. Die folgenden Fakten sind diejenigen, die die Antwort verändern.

Bewerte diese Optionen anhand MEINES Teams, nicht anhand einer idealen Praxis. ENTSCHEIDUNG: [BESCHREIBEN] OPTIONEN: [LIST] MEIN TEAM: - [N] Engineers. Erfahrungs-Mix: [EHRLICH BESCHREIBEN] - Was wir in der Produktion tatsächlich schon betrieben haben: [LIST] - Was wir noch nie betrieben haben: [LIST] - Bereitschaft: [WER, WIE OFT UND OB SIE BEZAHLT WIRD] - Erwartete Fluktuation: Wer könnte gehen, und was wissen nur diese Personen? - Unsere tatsächliche Deployment- und Rollback-Situation heute Beantworte für jede Option: 1. Wer wird bei einem Ausfall alarmiert, und was müssen diese Personen wissen müssen, um es um 3 Uhr morgens zu beheben? 2. Welcher Fehlerzustand bleibt eine Woche lang unbemerkt? 3. Was muss das Runbook enthalten, und wer schreibt es? 4. Was passiert, wenn die Person, die das vorangetrieben hat, das Team verlässt? 5. Wie hoch sind die Betriebskosten in Stunden pro Monat, nicht in Dollar? Ordne die Optionen dann danach, was DIESES Team betreiben kann, und sage ausdrücklich, wo diese Rangfolge von der technisch besten abweicht Antwort. Ich möchte beides sehen.
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Hält die Fakten zum Team zwischen Sitzungen fest - und genau das macht hier den Unterschied. Jedes Mal den Stack, den Bereitschaftsplan und alles, was euer Team noch nie betrieben hat, in einen neuen Chat einzutippen, ist der Grund, warum die meisten aufgeben und die allgemeine Antwort nehmen. Außerdem ordnet es Entscheidungen vor jeder Empfehlung nach ihrer Reversibilität und behält laufende Entscheidungen im Blick, sodass es sich nicht mehr mit der Entscheidung von letzter Woche widerspricht.

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Reviews: das Problem der flachen Liste

Bitte ein Modell, einen Diff zu reviewen, und du erhältst eine Liste. Eine Benennungspräferenz, ein fehlender Test und eine Race Condition - alle in derselben Größe, im selben abgemessenen Ton und mit derselben Sicherheit formuliert. Das macht KI-Review-Feedback so anstrengend zu erhalten und als Lehrmittel unbrauchbar: Der Verfasser kann nicht erkennen, was wichtig ist, und behebt daher entweder alles mechanisch oder überfliegt es.

Zwei Korrekturen. Erstens: Erzwinge eine Aufteilung nach Schweregrad mit einem Limit: höchstens drei Must-Fix-Punkte, alles andere ausdrücklich optional. Ein Limit zwingt das Modell zur Auswahl, und was es auswählt, ist aufschlussreich.

Zweitens, und für einen Lead noch wichtiger: Es kennt deine Konventionen nicht und wird sie daher erfinden. Es wird einem Junior erklären, dass völlig vernünftiger Code gegen einen Standard verstößt, der nicht euer Standard ist, und das so darstellen, als wäre er universell. Das ist schlimmer als gar kein Review, weil der Junior glaubt, du hättest es befürwortet. Gib ihm deine Konventionen und verbiete ihm, eine Regel zu behaupten, die du nicht vorgegeben hast.

Prompt 3 - ein Review, das lehrt

Reviewe diesen Diff als Feedback, das ich an den Verfasser weitergebe. UNSERE KONVENTIONEN: [EINFÜGEN ODER MIT DEM STYLEGUIDE VERLINKEN] KONTEXT: [WOFÜR DIESE ÄNDERUNG GEDACHT IST UND WELCHES LEVEL DER VERFASSER HAT] Regeln: - Höchstens 3 MUST-FIX-Punkte. Wenn du mehr Kandidaten hast, wähle und sag mir, was du weggelassen hast. - Alles andere kommt unter OPTIONAL und wird als meine - eine Präferenz statt einer Regel ist. - Für jedes MUST FIX: das konkrete Problem, das dadurch verhindert wird, mit dem Eingabe oder die Abfolge, die es auslöst. „Das könnte „Probleme“ ist kein Review-Kommentar. - Behaupte keinen Standard, der nicht in den Konventionen steht, die ich dir gegeben hat. Wenn du glaubst, dass etwas falsch ist, es aber nur eine Konvention an anderer Stelle übereinstimmt, sag es genau so. - Nenne nur dann eine Sache, die der Verfasser gut gemacht hat, wenn sie tatsächlich zutrifft und konkret. - Keine Kommentare zur Formatierung. Das erledigt ein Linter. Und dann, unabhängig vom Review: Sag mir, was dieser Diff deutet darauf hin, dass der Verfasser es noch nicht versteht, sodass ich weiß, was ich beibringen, statt nur zu korrigieren.

Die Argumentation nach oben

Tech-Leads verbringen überraschend viel Zeit damit, um Zeit zu bitten. Das Ding refactoren, die technischen Schulden abbauen, einen Sprint in die Deployment-Pipeline investieren. Bitte ein Modell, diese Begründung zu formulieren, und es erstellt bereitwillig eine mit Zahlen - einem Prozentsatz vermiedener Vorfälle, einer Zahl für Engineering-Stunden, einem Geschwindigkeitszuwachs. Diese Zahlen hast du ihm nicht gegeben. Es hat sie erfunden, und du bist im Begriff, sie vor einer Führungskraft mit deinem Namen zu versehen.

Dieselbe Regel wie überall: Keine Zahl, die das Modell nicht erhalten hat. Aber hier gibt es eine bessere Verwendung dafür, als den Fall überhaupt erst zu formulieren.

Bitte es, gegen dich zu argumentieren. Lass es den stärksten Grund formulieren, aus dem ein vernünftiger Direktor Nein sagen sollte. Diese Ausgabe ist wirklich nützlich, weil sie dir zeigt, was du tatsächlich beantworten musst, und Modelle sind darin gut, wenn man sie gezielt dazu auffordert, aber schlecht darin zu erkennen, dass dies nötig ist.

Prompt 4 - Argumente für die Ablehnung

Ich möchte um [ZEIT / PERSONAL / EINEN SPRINT] bitten, um [DIE ARBEIT]. Hier ist mein Fall: [EINFÜGEN] Verbessere meinen Fall nicht. Argumentiere dagegen. Schreibe die stärkste Version der Ablehnung, die ein kompetenter, wohlmeinender [DIREKTOR / VP / GRÜNDER] angesichts von dass sie auch für [DIE KONKURIERENDE PRIORITÄT] verantwortlich sind. Verwende ihre Begriffe, nicht meine. Dann: - nenne das schwächste Glied in meiner Argumentation und warum es das schwächste ist - nenne die Annahme, von der ich glaube, dass sie bereits zustimmen, die sie es möglicherweise nicht tun - sag mir, welche Belege sie tatsächlich umstimmen würden und ob Ich habe derzeit - markiere jede Zahl in meinem Fall und nenne, woher sie stammt. Wenn ich Wenn du mir keine Zahl nennst, liefere keine - schreibe stattdessen nicht angeben. Wenn mein Fall tatsächlich schwach ist, sag das. Ich würde es lieber erfahren hier.

Blockieren, ohne zum Router zu werden

Ein Ingenieur steckt fest. Der schnelle Weg besteht darin, sein Problem in einen Chat zu kopieren, die Antwort zu erhalten und sie weiterzugeben. Das funktioniert, dauert neunzig Sekunden und macht die Sache still und leise schlimmer: Der Ingenieur lernt nichts, kommt beim nächsten Mal früher zu dir, und du hast dich in eine langsame API vor eine schnelle verwandelt.

Die skalierbare Variante besteht darin, das Modell nach den Fragen statt nach der Antwort zu fragen. Es ist wirklich gut darin, den Diagnosepfad zu erstellen, wenn du ihm verbietest, ihn selbst zu beschreiten.

Prompt 5 - Fragen statt Antworten

Ein Ingenieur in meinem Team steckt bei Folgendem fest: [BESCHREIBE DAS PROBLEM UND WAS SIE BEREITS VERSUCHT HABEN] Löse es nicht. Gib keinen Hinweis auf die Lösung. Sag nicht, was du glaubst, dass dies die Ursache ist. Nenne mir die drei Fragen, die ich ihnen stellen sollte, in der Reihenfolge, in der ich sollte man ihnen stellen, die sie höchstwahrscheinlich dazu bringen würde, es herauszufinden sich selbst. Sag für jede Frage, was ein Ja und ein Nein jede Regel einzeln ausgeschlossen wird. Dann sag mir: Was müsste dieser Ingenieur bereits wissen, damit Frage eins, die nützlich sein soll? Wenn sie es nicht wissen, ist diese Lücke das, was tatsächlich vermittelt werden soll, und die Debugging-Sitzung ist die falsche Intervention.

Prompt 6 - der Entscheidungsvermerk, den niemand schreibt

Das Artefakt, das einen Tech Lead nichts kostet und der nächsten Person sechs Monate erspart. Führe es am Ende des Gesprächs aus, solange die abgelehnten Optionen noch darin enthalten sind.

Verwandle unser Gespräch in einen Entscheidungsvermerk. Kurz. Schriftlich für jemanden, der in einem Jahr zum Team stößt und fragt, warum es funktioniert auf diese Weise. Abschnitte: - Die Entscheidung in einem Satz - Das Datum und wer die Entscheidung getroffen hat - Ob dies eine Einbahn- oder Zweibahnentscheidung war und was es kostet, sie rückgängig machen - Die Optionen, die wir abgelehnt haben, und der tatsächliche Grund, aus dem jede einzelne abgelehnt - nicht „es war schlechter“ - Die Einschränkungen, die die Entscheidung bestimmt haben, einschließlich des Teams und operative - Was wir wissentlich aufgegeben haben - Was würde uns dazu bringen, das erneut zu prüfen: ein konkreter Auslöser, nicht „wenn sich die Dinge ändern“ Verwende nur das, was in diesem Gespräch gesagt wurde. Wo ich behauptet habe, Schreibe etwas ohne Belege als Annahme als eine Tatsache. Kennzeichne alles, bei dem du unsicher bist, ob ich es tatsächlich gesagt habe.

Klärt die Frage der Codeweitergabe einmalig, vor dem Workflow statt innerhalb des Workflows

Ein Tech Lead ist normalerweise die Person, die festlegt oder zumindest vorlebt, was das Team in ein Chatfenster einfügt. Quellcode, Kundendaten, Zugangsdaten und interne Architektur unterliegen deinem Arbeitsvertrag, der Richtlinie deines Unternehmens und oft einem Kundenvertrag, und die Antwort hängt davon ab, welche Stufe und welches Konto du verwendest, nicht davon, was gerade bequem ist.

Entscheide das bewusst und schriftlich, bevor es zur Gewohnheit wird. Praktiken, die sich unabhängig davon bewähren: Denke über die Struktur eines Problems nach, statt die Datei einzufügen, schwärze Identifikatoren und Geheimnisse, bevor irgendetwas eingefügt wird, halte Kundendaten vollständig heraus und bedenke, dass ein ausreichend kleiner Ausschnitt zusammen mit deinem öffentlichen Repository die Codebasis genauso sicher identifizieren kann wie ein Header-Kommentar. Wenn dein Unternehmen eine Richtlinie hat, steht sie über dieser Seite. Wenn nicht, bist wahrscheinlich du die Person, die sie schreiben sollte.

Wo es scheitert

Fehler Was passiert Was ist dagegen zu tun?
Abgeflachte Tragweite Eine reversible und eine dauerhafte Entscheidung erhalten dieselbe selbstsichere, umfassende Antwort Sortiere zuerst nach Reversibilität. Frage nie „welche Option“, bevor du gefragt hast: „Was kostet es, das rückgängig zu machen?“
Die Blogpost-Architektur Empfiehlt, was ein Unternehmen mit einem Plattformteam tun würde, weil dieses die Ausgangsmaterialien verfasst Nimm den Bereitschaftsdienstplan, das Fluktuationsrisiko und alles, was du noch nie betrieben hast, als Einschränkungen in den prompt auf
Erfundene Geschäftszahlen Prozentangaben und eingesparte Stunden in deiner Tech-Debt-Begründung, die aus dem Nichts stammen Verbiete jede Zahl, die du nicht selbst geliefert hast. Nutze sie, um deine Argumentation anzugreifen, nicht um sie zu formulieren
Erfundene Konventionen Sagt einem Junior, dass sein Code gegen eine Regel verstößt, die nicht deine ist, in einem Ton, der nach dir klingt Gib deine Konventionen vor und verbiete ihm, einen Standard zu behaupten, den du ihm nicht vorgegeben hast
Flache Review-Listen Eine Namensbemerkung und eine Race Condition mit identischer Gewichtung und Sicherheit Ein Schweregradbudget. Höchstens drei Punkte, die unbedingt behoben werden müssen, und es muss auswählen
Es wird nicht sagen: Warte Wenn es eine Entscheidung treffen soll, trifft es eine. Es wird nicht von sich aus darauf hinweisen, dass die Entscheidung verfrüht ist Frage ausdrücklich, ob dies jetzt entschieden werden muss und was das Warten bringt
Zustimmung Frage, ob dein Plan stichhaltig ist, und dir wird gesagt, dass er es ist Bitte um das stärkste Argument dagegen, in der Stimme der Person, die es genehmigen muss
Nichts von dem Vertrauen Es war beim Vorfall nicht dabei, weiß nicht, dass dieser Engineer ausgebrannt ist, und hat keine Autorität im Team Diese Hälfte der Arbeit lässt sich nicht delegieren. Dafür sind das Schlussfolgern und das Schreiben da

Wie installierst du den Dante-Skill?

Der Download ist eine ZIP-Datei mit SKILL.md im Stammverzeichnis des Archivs, nicht in einem verschachtelten Ordner - diese Ordnerstruktur ist der häufigste Grund, warum ein Upload fehlschlägt. Öffne in der Claude-Desktop-App Anpassen → Skills, lade die ZIP-Datei hoch und aktiviere sie.

Für Skills muss die Codeausführung unter Einstellungen → Funktionen aktiviert sein. Im Hilfezentrum von Anthropic werden Skills derzeit für Free, Pro, Max, Team und Enterprise aufgeführt, während das Academy-Tutorial Pro, Max, Team und Enterprise nennt - wenn du den kostenlosen Tarif nutzt, prüfe daher Einstellungen → Funktionen für dein eigenes Konto, statt dich auf eine der beiden Seiten zu verlassen. Die vollständige Anleitung findest du im Installationsleitfaden für Skills.

In ChatGPT oder Gemini gibt es keinen Upload-Schritt: Öffne SKILL.md, kopiere den Inhalt und füge ihn in die benutzerdefinierten Anweisungen ein. Du verlierst die automatische Auslösung, behältst aber die Methode.

Für wen ist das gedacht?

Tech Leads und Staff Engineers, die neben ihrer eigenen Umsetzung die technische Richtung vorgeben, sowie Führungskräfte am Anfang ihrer Laufbahn, die bereits Verantwortung tragen, aber noch keinen Titel haben. Es funktioniert in Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat.

Die Engineering-Rollen sind in eigene Skills aufgeteilt, jeweils für 29 $ und als einmaliger Download:

Die größere Auswahl findest du bei den Softwareentwickler-Skills und den Software- & IT-Skills.

Zusammenfassung:

Ordne die Entscheidung, bevor du sie triffst, denn ein Modell gibt einer reversiblen und einer endgültigen Entscheidung dieselbe selbstsichere Antwort und wird dir niemals sagen, um welche Art es sich handelt. Formuliere dein Team als harte Einschränkung im prompt - wer Bereitschaftsdienst hat, was das Team noch nie betrieben hat, wer das Unternehmen möglicherweise verlässt - und bitte um beide Ranglisten: die technisch beste und diejenige, die dein Team tatsächlich betreiben kann. Beschränke deine Reviews auf drei Punkte, die unbedingt behoben werden müssen, und verbiete dem Modell, Konventionen zu behaupten, die du ihm nicht vorgegeben hast, sonst bringt es deinen Juniors Regeln bei, die du nie festgelegt hast. Verwende es, um gegen deine eigene Tech-Debt-Argumentation zu argumentieren, statt sie verfassen zu lassen, und lass es keine Zahl erfinden, die du nicht geliefert hast. Schreibe dann den Entscheidungsdatensatz, solange die abgelehnten Optionen noch im Gespräch sind. Für die Teamfakten, die zwischen Sitzungen erhalten bleiben, gibt es Dante - Tech Lead AI Skill. Funktioniert mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat, mit einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie.

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Sortiert Entscheidungen danach, wie viel es kostet, sie rückgängig zu machen, bevor es etwas empfiehlt, filtert Optionen danach, was dein Team tatsächlich betrieben hat, begrenzt seine Review-Kommentare und argumentiert auf Wunsch gegen deinen Standpunkt. Kein Abonnement. Dauerhaft deins.

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Häufig gestellte Fragen

Can Claude help with technical decisions?+

It can reason through options well, but it will not raise the two questions that actually settle most of them. The first is reversibility: ask it about your log format and your data model in the same session and you get two equally confident answers, though one is changeable on a Tuesday and the other outlives everyone who chose it. The second is operability: it does not know who is on call. Ask it to sort the decision by what undoing it costs before you ask it which option, and put your team in the prompt as a hard constraint.

What is a one-way door decision?+

Amazon's 2015 shareholder letter frames it as decisions that are consequential and irreversible or nearly irreversible, which must be made methodically, carefully and slowly with great deliberation and consultation. Most decisions are not like that: they are changeable, two-way doors, and those can and should be made quickly by high-judgement individuals or small groups. The practical value for a tech lead is spotting when a team is applying one-way-door process to a two-way-door decision, which is where most of the slowness comes from.

Why does AI recommend architecture my team cannot run?+

Because it optimises for what is technically good, and the material it learned from was written largely by people at companies with a platform team. It does not know who is on call, what they have operated before, what they will be paged for, or how many of them will still be there in eighteen months. Give it those facts as constraints and ask for two rankings: the technically best answer and the one this team can actually run. Where they differ is the interesting part.

Is AI good at code review?+

It is good at finding candidates and bad at weighting them. The default output is a flat list where a naming preference, a missing test and a race condition all appear at the same size in the same confident tone, which is exhausting to receive and teaches nothing. Two fixes: impose a budget of at most three must-fix items so it has to choose, and supply your conventions while forbidding it from asserting any standard you did not give it. Otherwise it will tell a junior their code breaks a rule that is not your rule.

Will it invent numbers in a tech-debt business case?+

Yes. Ask it to make the case for paying down debt and you get percentages of incidents avoided and engineering hours saved that you never supplied. Forbid any figure you did not give it, with a placeholder instead. The better use is to point it the other way entirely: ask it to write the strongest refusal a competent director would give, in their vocabulary. That tells you what you actually have to answer, and models are good at it when asked and bad at noticing it needs doing.

How do I unblock an engineer without doing the work for them?+

Do not paste their problem in and hand back the answer. It takes ninety seconds and it makes you a slow API in front of a fast one, while the engineer learns nothing and comes to you sooner next time. Ask the model for the three questions to ask, in order, with what a yes and a no would each rule out, and forbid it from hinting at the cause. Then ask what the engineer would need to already know for the first question to land - if they do not know it, the gap is the thing to teach and the debugging session is the wrong intervention.

Is it safe to paste work code into an AI chat?+

That is a policy question rather than a technical one, and as a tech lead you are usually the person who sets it or models it. Source code, customer data, credentials and internal architecture are governed by your employment agreement, your company's policy and often a customer contract, and the answer depends on your tier and account. Settle it in writing before it becomes a habit. Practices that hold regardless: reason about the shape of a problem rather than pasting the file, redact identifiers and secrets, keep customer data out, and remember a small snippet plus your public repo can identify the codebase.

How do I install the Dante skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

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