Clean Architecture erfordert eine klare Trennung zwischen Operationen, die den Zustand ändern, und solchen, die Daten zurückgeben. Dieser Skill bietet Muster und Codebeispiele für die Implementierung von Command Query Separation und CQRS in .NET-Anwendungen.

Wartbaren TypeScript-Code zu schreiben ist ohne klare Anleitung eine Herausforderung. Diese Fähigkeit bietet praktische Beispiele zu den DRY-, KISS- und YAGNI-Prinzipien, die Ihnen helfen, saubereren, lesbareren Code zu schreiben, den Ihr Team verstehen kann.

Das Schreiben von modernem Frontend-Code mit Next.js, React 19 und shadcn/ui erfordert ein Verständnis von Server Components, Datenabfrage-Mustern und Leistungsoptimierung. Diese Skill bietet umfassende Richtlinien und bewährte Muster für die Entwicklung typsicherer, leistungsstarker Webanwendungen.

Das Schreiben von Backend-Code für Supabase kann komplex sein mit vielen beweglichen Teilen. Dieses Skill bietet sofort einsetzbare Muster für Edge Functions, Datenbankdesign, Row-Level Security und Integrationen, damit Sie schneller und mit weniger Fehlern ausliefern können.

Stellt sicher, dass Ihr Code tatsächlich funktioniert, indem isolierte Testumgebungen erstellt und Code mit realistischen Eingaben ausgeführt wird. Diese Skill geht über statische Analyse hinaus und überprüft echte Funktionalität durch systematische Test-, Debugging- und Validierungs-Workflows.

Manuelle Code-Reviews sind langsam und inkonsistent zwischen verschiedenen Reviewern. Diese Skill orchestriert 15 spezialisierte KI-Agenten, um PRs systematisch in den Dimensionen Sicherheit, Performance, Architektur und Dokumentation in einem wiederholbaren 4-Stunden-Workflow zu validieren.

Manuelle Code-Reviews sind zeitaufwändig und inkonsistent zwischen Teams. Diese Skill orchestriert fünf spezialisierte KI-Agenten, um umfassende Sicherheits-, Performance-, Qualitäts-, Test- und Dokumentationsanalysen für Pull Requests parallel durchzuführen und standardisierte Review-Berichte mit umsetzbarem Feedback zu liefern.

Das Finden von Bugs in komplexen Codebases verschwendet wertvolle Entwicklungszeit. Dieses Skill bietet einen strukturierten 5-Phasen-Debugging-Workflow, der Ursachen identifiziert und Fixes automatisch validiert.

Die Entwicklung von APIs erfordert systematische Planung, Implementierung, Tests und Deployment. Dieser Skill orchestriert 12 Spezialagenten über 5 Phasen hinweg, um produktionsreife REST-APIs unter Verwendung der Test-Driven Development-Methodik zu liefern.

Der Aufbau komplexer KI-Systeme mit mehreren Agenten erfordert eine ausgefeilte Koordination. Diese Skill bietet bewährte Muster und Befehle zur Orchestrierung von Agentenschwärmen mit automatischem Load Balancing, Fehlertoleranz und intelligenter Aufgabenverteilung.

Code, der funktioniert, reicht nicht aus. Schlechter Stil erzeugt Verwirrung, häuft technische Schulden an und verlangsamt die Zusammenarbeit im Team. Diese Skill transformiert funktional korrekten Code in wartbaren, produktionsreifen Code durch systematische Stil-Audits und Refactoring.

Manuelle Code-Reviews sind zeitaufwendig und inkonsistent. Dieser Workflow koordiniert mehrere spezialisierte KI-Agenten, die parallel umfassende Reviews zu Qualität, Sicherheit, Performance, Architektur und Dokumentation durchführen.

Die Erstellung von REST-APIs von Grund auf erfordert die Koordination mehrerer Spezialisten in den Bereichen Backend, Datenbank, Testing und DevOps. Diese Skill bietet einen vollständigen 2-wöchigen Workflow, der KI-Agenten koordiniert, um produktionsreife APIs mit testgetriebener Entwicklung zu entwerfen, zu implementieren, zu testen, zu dokumentieren und bereitzustellen.

Das Debuggen komplexer Fehler verschwendet Stunden an Entwicklerzeit. Diese Skill nutzt systematische Ursachenanalyse, Multi-Modell-Reasoning und automatisierte Tests, um Fehler schneller zu identifizieren und mit validierten Lösungen zu beheben.

Schluss mit dem Bauen auf Annahmen. Diese Skill nutzt 6-Agenten-Forschungsteams und 5-Iterationen-Prämortem-Analyse, um evidenzbasierte Projektpläne mit weniger als 3 Prozent Fehlerwahrscheinlichkeit zu erstellen.

KI-Agenten verschwenden Zeit damit, dieselben Fehler zu wiederholen und suboptimale Strategien zu verwenden. ReasoningBank Intelligence ermöglicht Ihren Agenten, aus jeder Erfahrung zu lernen, Muster zu erkennen und ihre Leistung kontinuierlich über die Zeit zu verbessern.

Code-Qualitätsprüfungen dauern zu lange und verlangsamen die Entwicklung. Führen Sie Theater-Erkennung, Linting, Sicherheitsscans und Tests parallel für sofortiges Feedback aus.

Alleine zu programmieren verlangsamt dich und schränkt dein Lernen ein. Diese Fähigkeit ermöglicht KI-gestützte Paarprogrammierung mit flexiblen Driver-Navigator-Rollen, automatischen Tests und kontinuierlicher Code-Überprüfung. Du erhältst Echtzeit-Qualitätsfeedback, während du die Entwicklung beschleunigst und Best Practices erlernst.

Manuelle Code-Reviews sind langsam und inkonsistent. Der Code Review Assistant nutzt einen Multi-Agenten-Schwarm, um Pull Requests parallel auf Sicherheit, Performance, Stil, Tests und Dokumentation zu analysieren und veröffentlicht dann detailliertes Feedback mit Lösungsvorschlägen direkt auf GitHub.

Der Aufbau komplexer KI-Workflows erfordert die Koordination mehrerer Modelle und Tools. Dieser Skill bietet ein deklaratives Framework zur Definition von Cascades mit sequenziellen, parallelen und bedingten Stufen, die Aufgaben automatisch an das optimale KI-Modell weiterleiten.