Detecta errores antes de que lleguen a producción con revisiones de código sistemáticas de 6 pasadas. Obtén retroalimentación accionable sobre fallos en tiempo de ejecución, problemas de arquitectura y estrategias de verificación.

Las bases de código acumulan deuda técnica, patrones obsoletos y errores ocultos con el tiempo. Esta skill proporciona un marco sistemático para revisión exhaustiva de código que identifica problemas en deprecaciones, arquitectura, tipos y code smells.

Los códigos base acumulan código muerto, duplicación y problemas arquitectónicos con el tiempo. Esta habilidad proporciona un marco sistemático para el análisis exhaustivo del código, identificando oportunidades de limpieza y cuantificando la deuda técnica.

Trabajar en múltiples características simultáneamente requiere cambios constantes de rama, lo que interrumpe el contexto y ralentiza el progreso. Esta habilidad crea worktrees git aislados que te permiten trabajar en ramas separadas en directorios paralelos sin cambiar, mientras verifica automáticamente la seguridad de gitignore y ejecuta líneas base de pruebas limpias.

Las correcciones aleatorias desperdician tiempo y crean nuevos errores. Esta habilidad proporciona un marco de 4 fases para encontrar las causas raíz antes de intentar cualquier solución. Deja de adivinar y comienza a investigar.

Escribir pruebas después del código conduce a errores y mal diseño. Esta habilidad aplica disciplina estricta de TDD con ciclos rojo-verde-refactorizar para código a prueba de balas.

Implementa proyectos complejos enviando subagentes para tareas independientes. Cada tarea recibe revisión de dos etapas asegurando cumplimiento de especificaciones y calidad de código. Mantente en la misma sesión para iteración rápida.

La revisión manual de código consume tiempo y es inconsistente. Esta habilidad dispatcha un subagente de revisor de código estructurado para evaluar sistemáticamente los cambios de código contra requisitos, estándares de arquitectura y criterios de preparación para producción.

La retroalimentación de revisión de código requiere verificación técnica, no implementación ciega. Esta habilidad guía a los agentes de IA a través de la evaluación crítica de la retroalimentación, haciendo preguntas aclaratorias y respondiendo cuando sea necesario con razonamiento técnico.

La codificación tradicional con IA es destructiva. Una vez que cambias de dirección, el trabajo previo se sobrescribe. Parametric Scribe crea una experiencia de edición no lineal para código, registrando cada tarea como un paso reproducible que puede ser modificado y reaplicado inteligentemente a nuevos contextos.

Después de implementar una característica, decidir cómo integrar el trabajo puede ser poco claro. Esta habilidad proporciona un proceso estructurado para verificar pruebas, presentar opciones claras para fusionar o PR, y ejecutar de forma segura el flujo de trabajo elegido con solicitudes de confirmación.

Múltiples fallos de pruebas desperdician tiempo cuando se investigan secuencialmente. El despacho paralelo de agentes envía investigaciones independientes a múltiples agentes de IA, resolviendo varios problemas en el tiempo que lleva resolver uno solo.

Escribir pruebas unitarias completas requiere mucho tiempo y a menudo resulta incompleto. Esta habilidad analiza tu código y genera conjuntos de pruebas completos con casos límite, manejo de errores y simulación adecuada.

La gestión de proyectos Cargo requiere comprender patrones de configuración complejos y resolución de dependencias. Esta habilidad proporciona orientación experta para la inicialización de proyectos, gestión de dependencias, optimización de construcción y solución de problemas comunes de la cadena de herramientas Rust.

Los codebases se vuelven más difíciles de mantener a medida que la deuda técnica se acumula con el tiempo. Esta habilidad proporciona sugerencias de refactorización sistemáticas y ayuda a implementar mejoras mientras se preserva la funcionalidad existente.

¿Tienes problemas con conflictos de dependencias de Python y la configuración de entornos virtuales? Esta habilidad proporciona orientación experta sobre la creación, gestión y resolución de problemas de entornos virtuales de Python utilizando herramientas modernas como Poetry, pipenv y pyenv.

El código lento desperdicia recursos computacionales y frustra a los usuarios. Esta habilidad identifica algoritmos ineficientes, fugas de memoria y consultas N+1, luego proporciona correcciones específicas con ganancias de rendimiento esperadas.

La mala estructura del código genera deuda técnica y problemas de mantenimiento. Esta habilidad analiza el código para identificar patrones de diseño en uso y anti-patrones que deberían corregirse, proporcionando recomendaciones claras para mejorar.

Gestionar las dependencias de Node.js puede ser confuso con múltiples gestores de paquetes y conflictos de versiones. Esta skill proporciona orientación experta para npm, yarn y pnpm con ejemplos prácticos y soluciones de resolución de problemas.

Una mala nomenclatura dificulta la comprensión y el mantenimiento del código. Esta habilidad analiza tu código y sugiere nombres más claros y descriptivos siguiendo las convenciones establecidas del lenguaje para mejorar la calidad del código.