Cards sind die primären strukturellen Bausteine in docmd. Sie kapseln verwandte Inhalte in einem eigenen, umrandeten Rahmen mit optionalen Kopfzeilen ein und bieten so eine klare visuelle Hierarchie für Ihre Dokumentation.
Syntax-Referenz
::: card "Optionaler Titel für die Kopfzeile"
Dies ist der primäre Inhaltsbereich der Card.
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Fügen Sie einen optionalen icon:-Parameter hinzu, um ein Lucide-Icon in der Kopfzeile anzuzeigen:
::: card "Setup" icon:rocket
In Sekundenschnelle startklar.
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In Sekundenschnelle startklar.
Praktische Implementierungsbeispiele
1. Präsentation von Funktionen
Verwenden Sie Cards, um wichtige technische Vorteile oder Modulfunktionen hervorzuheben.
::: card "Asynchrone Generierung"
Die `docmd`-Core-Engine nutzt eine nicht-blockierende I/O-Pipeline, die die Generierung von Tausenden von Seiten in Millisekunden ermöglicht.
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Die docmd-Core-Engine nutzt eine nicht-blockierende I/O-Pipeline, die die Generierung von Tausenden von Seiten in Millisekunden ermöglicht.
2. Integration mehrerer Komponenten
Cards können alle Standard-Markdown-Elemente aufnehmen, einschließlich syntax-hervorgehobenem Code und Call-to-Action-Buttons.
::: card "Sofortige Lokalisierung"
Bereiten Sie Ihre Dokumentation mit der integrierten i18n-Unterstützung für ein globales Publikum vor.
```bash
docmd add i18n
```
::: button "L10n-Strategie-Leitfaden" /guides/localization
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Bereiten Sie Ihre Dokumentation mit der integrierten i18n-Unterstützung für ein globales Publikum vor.
docmd add i18n
L10n-Strategie-LeitfadenMehrspaltige Layouts (Grids)
Sie können den nativen grids-Container nutzen, um Ihre Cards in sauberen, responsiven mehrspaltigen Layouts zu organisieren, ohne jemals HTML anfassen zu müssen.
::: grids
::: grid
::: card "Primärer Knoten"
Konfiguration für die Master-Instanz.
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::: grid
::: card "Sekundärer Knoten"
Konfiguration für redundante Slave-Instanzen.
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Im llms-full.txt-Stream werden Inhalte, die in einer card eingeschlossen sind, von KI-Agenten als zusammenhängendes Themen-Cluster behandelt. Die Verwendung von Cards zur Segmentierung nicht verwandter technischer Konzepte auf derselben Seite verhindert Kontext-Leckagen und stellt sicher, dass von LLMs generierte Zusammenfassungen logisch isoliert und präzise bleiben.