Projektbefehle sind oft über Skripte, Dokumentation und Paketdateien verstreut. Diese Skill entdeckt just-Recipes und führt gängige Aufgaben in einem Workflow aus.

Textsuchläufe übersehen semantische Beziehungen und erzeugen zahlreiche irrelevante Treffer. Dieser Skill verwendet ast-grep-Muster, um Codestrukturen zu finden und gezielte Refaktorierungen vorzubereiten.

SQL-Teams benötigen häufig zuverlässige Beispiele für gängige Abfragemuster und Performance-Entscheidungen. Diese Skill bietet kompakte Referenzen für CTEs, Window Functions, Joins, Paginierung und Indizes.

SQLite ist einfach, aber der Produktionseinsatz erfordert sichere Muster für Verbindungen, Schemas, Migrationen und Async-Verarbeitung. Dieser Skill bietet Claude, Codex und Claude Code praktische Vorlagen für lokale Persistenz.

Sicherheitsreviews können häufige Risiken von Webanwendungen übersehen, wenn die Anleitung verstreut ist. Dieser Skill gibt Claude, Codex und Claude Code eine fokussierte OWASP-basierte Checkliste mit Beispielen und lokalen Audit-Skripten.

REST-APIs benötigen konsistente Methoden, Statuscodes, Caching und Ratenbegrenzungen. Dieser Skill gibt Claude, Codex und Claude Code schnelle Muster für praktisches API-Design.

Python-Typannotationen können in realen Projekten schwer konsistent anzuwenden sein. Diese Skill bietet Claude, Codex und Claude Code praktische Muster für sichereren typisierten Python-Code.

Python-Teams benötigen häufig konsistente pytest-Muster für Fixtures, Mocks, asynchrone Tests und Coverage. Dieser Skill bietet Claude, Codex und Claude Code praktische Referenzen und Vorlagen für wartbare Test-Suites.

Python-Services fehlen häufig konsistente Muster für Logging, Metriken und Tracing. Dieser Skill bietet praktische Beispiele mit structlog, Prometheus und OpenTelemetry für Produktionsanwendungen.

FastAPI-Projekte benötigen konsistente Entscheidungen für Validierung, Dependencies, Middleware und Hintergrundarbeit. Dieser Skill gibt Claude, Codex und Claude Code wiederverwendbare Muster für praktische Python-API-Entwicklung.

Python-Umgebungen und Abhängigkeitsdateien können langsam, inkonsistent und schwer reproduzierbar werden. Diese Skill bietet praktische uv-Workflows für Einrichtung, Sperren, Tests und Veröffentlichung.

Python-Datenbankcode kann durch schlechte Session-, Transaktions- oder Migrationsmuster fehlschlagen. Diese Skill bietet praktische SQLAlchemy 2.0-Muster für robuste Anwendungen.

Teams benötigen konsistente Python-Befehlszeilenschnittstellen für Optionen, Ausgabe, Konfiguration und Tests. Diese Skill bietet Typer- und Rich-Muster für praxisnahes, produktionsreifes CLI-Design.

Async-Python-Code scheitert oft an blockierenden Aufrufen, unbegrenzten Tasks und schwacher Bereinigung. Diese Skill bietet wiederverwendbare asyncio-Muster, Beispiele und Referenzen für robuste nebenläufige Dienste.

MCP-Integrationen benötigen korrekte Muster für Tools, Ressourcen, Authentifizierung, Zustand und Tests. Diese Skill bietet fokussierte Beispiele für Claude Code-, Codex- und Claude-Workflows.

Große Codebasen machen wiederholte Textänderungen langsam und fehleranfällig. Diese Skill-Anleitung unterstützt sd-basierte Ersetzungen mit Vorschauen, regex-Mustern und Batch-Workflows.

Große Codebasen machen die Datei- und Textsuche langsam. Diese Skill bietet fd-, ripgrep- und fzf-Workflows für präzises Auffinden und Navigieren.

Projektleitlinien sind häufig über Dateien für Assistenten und IDEs verstreut. Dieser Skill findet diese Dateien, fasst gemeinsame Regeln zusammen und bietet eine konsolidierte AGENTS.md an.

Strukturierte Konfigurationsdaten können über JSON-, YAML- und TOML-Dateien hinweg schwer zu prüfen sein. Diese Skill-Anleitung unterstützt bei jq- und yq-Abfragen zur Extraktion, Filterung, Konvertierung und Aktualisierung.

Container-Bereitstellungen erfordern konsistente Entscheidungen zu Images, Netzwerken, Konfiguration und Laufzeitumgebungen. Dieser Skill bietet wiederverwendbare Muster für Docker, Kubernetes, Helm und ECS/Fargate.