Supabase-Projekte weisen häufig Sicherheitslücken aufgrund fehlender oder fehlerhafter RLS-Richtlinien auf. Dieses Skill bietet bewährte Muster für Benutzereigentümerschaft, Teamzugriff, rollenbasierte Sicherheit und ordnungsgemäße Richtlinientests.

Hören Sie auf, KI-Entwicklungsskills für jedes Projekt manuell zu konfigurieren. Stack-analyzer erkennt automatisch Ihren Technologie-Stack und empfiehlt die perfekten Skills für KI-gestützte Entwicklung.

Die Verwaltung mehrerer KI-Coding-Agenten erfordert das Wechseln zwischen verschiedenen CLI-Tools. Diese Skill startet Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenCode oder Copilot in einem neuen Terminalfenster. Entwickler können komplexe Coding-Aufgaben an spezialisierte Agenten auslagern und gleichzeitig ihren Haupt-Workflow fortsetzen.

Code ohne geeignete Testmuster zu testen führt zu instabilen Tests und Wartungsalpträumen. Diese Skill bietet bewährte Muster für Unit-, Integrations- und E2E-Tests mit geeigneten Fixtures und Namenskonventionen.

Benutzer benötigen Anleitungen zur Verwendung externer KI-Programmierwerkzeuge. Diese Skill bietet dokumentierte Muster und Workflows für die Verwendung von Claude Code Task-Agents zum Aufrufen von Codex, Gemini und Cursor mit entsprechender Authentifizierung und Nur-Lese-Kontrollen.

Die Verwaltung mehrerer KI-Coding-Anbieter erfordert das Verständnis ihrer einzigartigen Fähigkeiten und Befehlsmuster. Diese Skill bietet Dokumentation und Workflows für die Delegation von Aufgaben an Claude, Codex, Gemini und Cursor mit entsprechender Authentifizierung, Nur-Lese-Sicherheitsvorkehrungen und Fallback-Strategien.

Das manuelle Verfolgen und Aktualisieren von Paket-Manifesten kostet Zeit und verursacht Fehler. Diese Fähigkeit erkennt automatisch neue Importe in Ihrem Code und aktualisiert die richtigen Manifest-Dateien mit den richtigen Paketnamen und Versionsbeschränkungen.

Das Verstehen unbekannter Codebasen verschwendet Stunden an Entwicklerzeit. Diese Skill bietet strukturierte Muster, um schnell Einstiegspunkte zu identifizieren, Abhängigkeiten zu verfolgen, Architekturmuster zu erkennen und technische Schulden zu katalogisieren.

Die Arbeit mit LLM-Ausgaben führt oft zu Parsing-Fehlern und Typinkonsistenzen. Diese Skill bietet universelle BAML-Muster für typsicheres LLM-Prompting mit automatischer Code-Generierung für Python und TypeScript.

Das Erstellen von MCP-Servern von Grund auf ist komplex ohne Anleitung zu Protokollanforderungen, Tool-Design-Mustern und Evaluierungsstrategien. Diese Fähigkeit bietet einen umfassenden Workflow für die Erstellung produktionsreifer MCP-Server in Python oder TypeScript und umfasst Forschungs-, Implementierungs-, Überprüfungs- und Evaluierungsphasen.

Der Aufbau reicher HTML-Artefakte für Claude-Gespräche erfordert Setup, Abhängigkeiten und Bundling. Diese Skill automatisiert den gesamten Workflow von der Projekteinrichtung bis zur Generierung einzelner Bundle-Dateien.

Das Erstellen benutzerdefinierter Slash-Befehle erfordert das Verstehen des Dateiformats, der YAML-Konfiguration und dynamischer Funktionen. Diese Anleitung bietet umfassende Unterstützung beim Erstellen wiederverwendbarer, leistungsstarker Befehle mit Argumenten, Dateireferenzen und bash-Ausführung für Claude Code.

Shell-Skripte scheitern oft wegen nicht angeführter Variablen, fehlender Fehlerbehandlung und unsicheren Mustern. Diese Fertigkeit bietet produktionsreife Vorlagen, sicherheitsbewusste Best Practices und moderne Kommandozeilen-Alternativen, um Ihnen zu helfen, wartbare Bash- und Zsh-Skripte zu schreiben.

Komplexe wissenschaftliche Python-Abhängigkeiten verlangsamen die Forschung. Pixi vereint conda- und PyPI-Ökosysteme mit schneller Abhängigkeitsauflösung, reproduzierbaren Lockfiles und nahtloser Umgebungsverwaltung für wissenschaftliche Computing-Projekte.

Software funktioniert nicht mehr, wenn sich die Anforderungen ändern, weil Tests fehlen oder unzureichend sind. Diese Fähigkeit bietet eine disziplinierte Rot-Grün-Refaktor-Methodik, die sicherstellt, dass jede Verhaltensänderung vor dem Schreiben des Codes verifizierte Testabdeckung hat.

Aufhören zu raten und echte Grundursachen finden. Diese Fähigkeit bietet eine systematische Debugging-Methodik, die verschwendete Zeit bei Symptom-Behebungen und wiederholten fehlgeschlagenen Versuchen verhindert.

Komplexe Multi-Task-Implementierungen leiden oft unter Scope Creep und Qualitätsproblemen. Diese Skill bietet einen strukturierten Workflow mit frischen Subagenten pro Aufgabe und dualen Review-Gates (Spezifikationskonformität, dann Codequalität) mit diff-basierter Validierung, um sicherzustellen, dass jede Aufgabe korrekt implementiert wird.

Code-Reviews erkennen Fehler und Qualitätsprobleme, bevor sie in die Produktion gelangen. Dieser Skill bietet strukturierte Prompts und Checklisten für KI-gestützte Code-Reviews von Pull Requests und Merge Requests.

Code-Review-Feedback enthält oft Vorschläge, die unklar, technisch fragwürdig oder umfangserweiternd sein können. Dieser Skill bietet einen systematischen Ansatz zur Bewertung von Feedback vor der Implementierung, stellt sicher, dass Klarstellungsfragen bei Bedarf gestellt werden, und ermöglicht eine fundierte Ablehnung mit technischer Begründung, wenn Vorschläge falsch sind.

Entwicklungspläne scheitern oft, wenn sie ohne Struktur oder Verifizierung ausgeführt werden. Diese Fähigkeit bietet eine disziplinierte Methodik zur Umsetzung von Plänen mit Batch-Verarbeitung und Review-Checkpoints.