La arquitectura limpia requiere una separación clara entre las operaciones que cambian el estado y aquellas que devuelven datos. Esta habilidad proporciona patrones y ejemplos de código para implementar la Separación de Comandos y Consultas y CQRS en aplicaciones .NET.

Escribir código TypeScript mantenible es un desafío sin una guía clara. Esta habilidad proporciona ejemplos prácticos de los principios DRY, KISS y YAGNI para ayudarte a escribir código más limpio y legible que tu equipo pueda entender.

Escribir código frontend moderno con Next.js, React 19 y shadcn/ui requiere comprender Server Components, patrones de obtención de datos y optimización del rendimiento. Esta habilidad proporciona directrices completas y patrones probados para construir aplicaciones web de alto rendimiento con seguridad de tipos.

Escribir código backend para Supabase puede ser complejo con muchas piezas móviles. Esta habilidad proporciona patrones listos para usar para Edge Functions, diseño de base de datos, Row-Level Security e integraciones para que puedas enviar más rápido con menos errores.

Asegura que tu código realmente funciona creando entornos de prueba aislados y ejecutando código con entradas realistas. Esta habilidad va más allá del análisis estático para verificar la funcionalidad genuina mediante flujos de trabajo sistemáticos de pruebas, depuración y validación.

Las revisiones manuales de código son lentas e inconsistentes entre revisores. Esta skill orquesta 15 agentes especializados de IA para validar PRs sistemáticamente en dimensiones de seguridad, rendimiento, arquitectura y documentación en un flujo de trabajo repetible de 4 horas.

Las revisiones manuales de código consumen mucho tiempo y son inconsistentes entre equipos. Esta skill orquesta cinco agentes de IA especializados para realizar análisis exhaustivos de seguridad, rendimiento, calidad, pruebas y documentación en pull requests de forma paralela, entregando informes de revisión estandarizados con retroalimentación accionable.

Encontrar errores en bases de código complejas desperdicia tiempo de desarrollo valioso. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo de depuración estructurado de 5 fases que identifica causas raíz y valida correcciones automáticamente.

La construcción de APIs requiere planificación, implementación, pruebas y despliegue sistemáticos. Esta habilidad orquesta 12 agentes especialistas a través de 5 fases para entregar APIs REST listas para producción utilizando la metodología de Desarrollo Guiado por Pruebas.

Construir sistemas de IA complejos con múltiples agentes requiere coordinación sofisticada. Esta habilidad proporciona patrones y comandos probados para orquestar enjambres de agentes con equilibrio automático de carga, tolerancia a fallos y distribución inteligente de tareas.

El código que funciona no es suficiente. Un estilo deficiente crea confusión, acumula deuda técnica y ralentiza la colaboración del equipo. Esta habilidad transforma código funcionalmente correcto en código mantenible y de calidad de producción mediante la aplicación de auditorías de estilo sistemáticas y refactorización.

Las revisiones manuales de código son lentas e inconsistentes. Este flujo de trabajo coordina múltiples agentes de IA especializados para realizar revisiones exhaustivas de calidad, seguridad, rendimiento, arquitectura y documentación en paralelo.

Construir APIs REST desde cero requiere coordinar múltiples especialistas en backend, base de datos, pruebas y DevOps. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo completo de 2 semanas que coordina agentes de IA para diseñar, implementar, probar, documentar y desplegar APIs listas para producción utilizando desarrollo guiado por pruebas.

Depurar errores complejos desperdicia horas del tiempo de los desarrolladores. Esta habilidad utiliza análisis sistemático de causa raíz, razonamiento multi-modelo y pruebas automatizadas para identificar y corregir errores más rápido con soluciones validadas.

Deja de construir sobre suposiciones. Esta habilidad utiliza equipos de investigación de 6 agentes y análisis pre-mortem de 5 iteraciones para crear planes de proyecto basados en evidencia con menos del 3 por ciento de confianza en el fracaso.

Los agentes de IA pierden tiempo repitiendo los mismos errores y usando estrategias subóptimas. ReasoningBank Intelligence permite que tus agentes aprendan de cada experiencia, reconozcan patrones y mejoren continuamente su rendimiento con el tiempo.

Las verificaciones de calidad de código tardan demasiado y ralentizan el desarrollo. Ejecuta detección de theater, linting, escaneos de seguridad y pruebas en paralelo para obtener retroalimentación instantánea.

Escribir código solo te ralentiza y limita tu aprendizaje. Esta habilidad permite programación en pareja asistida por IA con roles flexibles de conductor-navegador, pruebas automáticas y revisión continua de código. Obtienes retroalimentación de calidad en tiempo real mientras aceleras el desarrollo y aprendes mejores prácticas.

Las revisiones manuales de código son lentas e inconsistentes. El Asistente de Revisión de Código utiliza un enjambre de múltiples agentes para analizar pull requests en seguridad, rendimiento, estilo, pruebas y documentación en paralelo, y luego publica comentarios detallados con sugerencias de corrección directamente en GitHub.

Construir flujos de trabajo complejos de IA requiere coordinar múltiples modelos y herramientas. Esta habilidad proporciona un framework declarativo para definir cascadas con etapas secuenciales, paralelas y condicionales que enrutan automáticamente tareas al modelo de IA óptimo.