Hören Sie auf zu raten über Next.js-Muster und schreiben Sie skalierbaren Code. Diese Skill bietet autoritative Anleitung von Vercel zu Dateikonventionen, React Server Components, Datenabruf, Fehlerbehandlung und Bereitstellungsbest Practices.

Kämpfen Sie mit Svelte 5 Runes und modernen Mustern? Greifen Sie auf offizielle Dokumentation und automatisierte Code-Reparaturen direkt in Ihrem Workflow zu.

Codebasen häufen sich über die Zeit technische Schulden an. Diese Skill vereinfacht kürzlich geänderten Code, um die Lesbarkeit und Konsistenz zu verbessern, ohne die Funktionalität zu ändern.

Teams kämpfen mit inkonsistentem Stil und unklarer Absicht im Code. Dieser Skill wendet Clean-Code-Prinzipien an, um klarere Benennung, Struktur und Reviews zu ermöglichen.

Der Aufbau komplexer KI-Systeme mit mehreren Agenten erfordert eine ausgefeilte Koordination. Diese Fähigkeit bietet Muster und Befehle für Mesh-, hierarchische und adaptive Schwarmtopologien mit automatischer Lastverteilung und Fehlertoleranz.

KI-Agenten verschwenden Zeit damit, dieselben suboptimalen Ansätze zu wiederholen. ReasoningBank ermöglicht es Agenten, aus Erfahrungen zu lernen, Muster zu erkennen und ihre Strategien kontinuierlich über die Zeit zu verbessern.

Traditionelles Solo-Programmieren bietet keine Echtzeit-Rückmeldungen und Vorteile der Zusammenarbeit. Diese Fähigkeit verwandelt Claude in einen intelligenten Paarprogrammierungspartner mit mehreren Modi, darunter Fahrer, Navigator und automatischer Rollenwechsel für verbesserte Codequalität und Lernerfolg.

Die Verwaltung mehrerer KI-Agenten, die am selben Codebase arbeiten, erzeugt Konflikte und Koordinationsaufwand. Agentic Jujutsu bietet lock-freie Versionskontrolle mit selbstlernenden Fähigkeiten, die sich mit der Zeit verbessern und Konflikte automatisch lösen.

Die Erstellung programmatischer Videos erfordert fundierte Kenntnisse der Remotion-Best Practices und -Muster. Diese Fähigkeit bietet Expertenrat zu Animationen, Kompositionen, Audio, 3D-Inhalten und Medienhandhabung, um Ihnen zu helfen, produktionsreife Videos mit React zu erstellen.

PyTorch-Operatoren können Unterstützung für vorzeichenlose ganzzahlige Typen wie uint16, uint32 und uint64 fehlen. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anweisungen zum Aktualisieren von AT_DISPATCH-Makros, um Unterstützung für vorzeichenlose Typen in Operator-Kernels zu aktivieren.

Das Erstellen von Backend-APIs und Admin-Panels mit Payload CMS erfordert das Verständnis von Collections, Fields, Hooks und Access-Control-Patterns. Diese Skill bietet umfassende Dokumentation und Code-Beispiele für das Erstellen von TypeScript-first CMS-Anwendungen mit Next.js-Integration.

KI-Assistenten überspringen oft Tests und schreiben Code direkt. Diese Fertigkeit erzwingt test-first Entwicklung, indem fehlgeschlagene Tests vor jeder Implementierung erforderlich sind. Sie verhindert Fehler, dokumentiert Verhalten und ermöglicht sicheres Refactoring für Produktionscode.

Zufällige Fixes verschwenden Stunden und erzeugen neue Fehler. Diese Fähigkeit lehrt einen vierstufigen Prozess, der Ursachen findet, bevor Fixes versucht werden. Sie verhindert Nacharbeit, indem sie sicherstellt, dass Sie das Problem verstehen, bevor Sie Lösungen vorschlagen.

Codeprobleme, die spät in der Entwicklung entdeckt werden, sind teuer zu beheben. Diese Fähigkeit entsendet einen Code-Reviewer-Subagenten, um Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen eskalieren.

Code-Reviews enthalten oft unklares oder technisch fragwürdiges Feedback, das ohne Überprüfung implementiert wird. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass KI Feedback technisch bewertet, bevor es implementiert wird, wodurch Bugs verhindert und die Code-Qualität gewährleistet wird.

KI-Assistenten implementieren oft Aufgaben, aber ihnen fehlt eine strukturierte Anleitung zur Integration ihrer Arbeit zurück in das Repository. Diese Fertigkeit bietet einen schrittweisen Workflow zum Überprüfen von Tests, Präsentieren von Merge- und PR-Optionen, Ausführen der Benutzerauswahl und sicheren Bereinigen von Worktrees.

Mehrere unabhängige Fehler verschwenden Zeit, wenn sie sequenziell untersucht werden. Dieses Muster startet einen KI-Agenten pro unabhängigem Problembereich, sodass sie gleichzeitig an separaten Problemen arbeiten können.

Die Codegenerierung in Monorepos erfordert die Navigation durch komplexe Projektstrukturen und die Auswahl des richtigen Generators. Diese Fähigkeit bevorzugt Workspace-Plugin-Generatoren für benutzerdefinierte Lösungen und führt Sie durch die Ausführung von Generatoren mit ordnungsgemäßen Überprüfungsschritten.

Das Verwalten der Feature-Implementierung über verstreute To-do-Listen und Designdokumente hinweg kostet Zeit und führt zu verpassten Aufgaben. Die Aufgaben-Ausführungs-Engine liest strukturierte Aufgabenlisten direkt aus Markdown-Designdateien und führt sie nacheinander aus, mit automatischen Checkbox-Updates.

Die Funktionsentwicklung bleibt oft aufgrund unklarer Anforderungen und fehlendem Kontext stecken. Der Funktionsentwicklungsassistent führt Sie durch eine strukturierte Informationserfassung, um alle erforderlichen Details vor der Implementierung zu erfassen, was zu vollständigen Designs und umsetzbaren Implementierungsaufgaben führt.