Derbau skalierbarer Softwaresysteme erfordert Expertenwissen für architektonische Entscheidungen. Dieser Skill bietet umfassende Architekturreviews, Pattern-Evaluierung und Design-Empfehlungen, um sicherzustellen, dass Ihr System wartbar und zukunftssicher bleibt.

Langsame Anwendungen frustrieren Benutzer und beeinträchtigen Geschäftskennzahlen. Dieser Skill koordiniert umfassende Leistungsoptimierung in Ihrem gesamten Stack durch Profiling, Observability und gezielte Abstimmung.

Erstellen Sie umfassende Mock-API-Server, die echtes Backend-Verhalten simulieren, ohne tatsächliche Dienste zu benötigen. Ermöglichen Sie parallele Entwicklung und gründliche Tests mit realistischen Antworten, Szenarien und Vertragsvalidierung.

Das Erstellen produktionsreifer Airflow DAGs erfordert das Verständnis von Operatoren, Sensoren und Fehlerbehandlungsmustern. Diese Skill bietet erprobte Vorlagen und Best Practices für die Datenpipeline-Orchestrierung.

Schlecht gestaltete Tool-Schemata führen dazu, dass Agenten halluzinieren, stillschweigend fehlschlagen oder Tokens verschwenden. Diese Fähigkeit vermittelt bewährte Muster für klare, eindeutige Function-Calling-Schnittstellen, die zuverlässig funktionieren.

Stellen Sie benutzerdefinierte AI-Agents als containerisierte Dienste in Azure AI Foundry bereit, ohne Infrastruktur verwalten zu müssen. Verwenden Sie das Azure AI Projects SDK, um gehostete Agents mit Ihren eigenen Docker-Images und integrierten Tools zu definieren, bereitzustellen und zu verwalten.

Multi-Agenten-Workflows leiden häufig unter Koordinationsengpässen und unkontrollierten Kosten. Diese Fähigkeit bietet Profiling, Orchestrierungsstrategien und Kostenkontrollen zur Maximierung der Effizienz.

Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, mehrere lokale CLI-Agents zu verwalten, die in parallelen Tmux-Sitzungen laufen, und bietet Start/Stopp/Überwachung-Funktionalitäten sowie Cron-freundliche Planung für automatisierte Workflows.

Diese Fähigkeit automatisiert Vorgänge der Render-Cloud-Plattform, einschließlich Service-Management, Bereitstellungsauslösung und Statusüberwachung durch die Rube MCP-Integration.

Das Testen von LLM-Modellen als KI-Agenten erfordert konsistente, messbare Bewertungen. PinchBench bietet 23 vielfältige Aufgaben, die Kalenderverwaltung, E-Mail-Handling, Recherche, Programmierung und mehrstufige Workflows abdecken, mit automatisierter Benotung und Einreichung auf der öffentlichen Bestenliste.

Entwickle mehrere Funktionen parallel ohne Git-Branch-Wechsel. Diese Fähigkeit erstellt saubere, isolierte Worktrees mit automatischer Projekteinrichtung und Test-Baseline-Verifizierung.

Die Arbeit mit serverlosen Datenbanken erfordert ein Verständnis von Verbindungsmethoden, Skalierungsverhalten und plattformspezifischen Features. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen für die Arbeit mit Neon Serverless Postgres in allen Entwicklungsszenarien.

Cloud AI teams struggle with managing complex ModelArts resources through web consoles and fragmented scripts. This skill provides a unified command interface to manage notebooks, training jobs, inference services, resource pools, VPC networks, and KMS keys through natural language.

Vereinfachen Sie die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen auf Huawei Cloud ModelArts. Diese Skill bietet einheitliches Ressourcenmanagement für Training-Aufträge, Modelle, Inferenz-Services und Notebooks mit integrierten Sicherheitsfunktionen.

Manuelles Web-Testing und repetitive Browser-Aufgaben beanspruchen erhebliche Entwicklungszeit. Diese Fähigkeit automatisiert Browser-Interaktionen durch Playwright CLI für effizientes Testen, Screenshots, Formularausfüllung und Datenextraktion.

Vor der Bereitstellung in Azure benötigen Entwickler die Gewissheit, dass ihr Infrastrukturcode und ihre Konfiguration gültig sind. Dieser Skill führt eine umfassende Pre-Deployment-Validierung durch, einschließlich Bicep-Kompilierung, Terraform-Validierung, Azure-CLI-Prüfungen und Richtlinienkonformitätsüberprüfung.

Dieser offizielle Microsoft-Skill bietet umfassende Anleitung für Azure Storage Services einschließlich Blob, Files, Queue, Tables und Data Lake. Er bietet MCP-Tools-Integration und CLI-Befehle, um Entwicklern zu helfen, Cloud-Speicherressourcen effizient zu verwalten.

Verstehen Sie komplexe Azure-Infrastruktur, indem Sie detaillierte Mermaid-Diagramme erstellen, die Ressourcenbeziehungen, Abhängigkeiten und Konfigurationen über Ihre gesamte Ressourcengruppe hinweg abbilden.

Azure-PaaS-Anwendungen verfügen häufig nicht über Zonenredundanz und Multi-Region-Failover-Konfigurationen, was einzelne Fehlerquellen erzeugt. Diese Fähigkeit scannt systematisch Azure Functions- und App Service-Bereitstellungen, identifiziert Zuverlässigkeitslücken und führt die Behebung durch CLI-Befehle oder IaC-Patches an.

Verhindern Sie Bereitstellungsfehler, indem Sie die Azure-Kontingentverfügbarkeit vor der Ressourcenbereitstellung prüfen. Erhalten Sie genaue Kapazitätsinformationen regionsübergreifend mit Azure-CLI-Kontingentbefehlen.