Las pruebas asíncronas requieren patrones específicos que difieren del código síncrono. Esta habilidad proporciona patrones listos para usar para la configuración de pytest-asyncio, fixtures asíncronos, simulación de funciones asíncronas y aislamiento de pruebas de base de datos.

SQLModel combina Pydantic y SQLAlchemy, creando confusión sobre modelos y esquemas. SQLAlchemy asíncrono tiene diferentes reglas que el síncrono. Esta habilidad proporciona patrones probados para carga anticipada, relaciones, sesiones y operaciones comunes de base de datos.

Construir APIs con FastAPI requiere comprender la inyección de dependencias, los modelos de respuesta y el diseño de esquemas OpenAPI. Esta habilidad proporciona patrones probados en batalla que previenen errores comunes y mejoran la experiencia del desarrollador para los equipos de frontend.

El código asíncrono de Python a menudo sufre condiciones de carrera, fugas de sesiones y problemas con el pool de conexiones. Esta habilidad proporciona patrones probados en combate para FastAPI y SQLAlchemy que previenen problemas comunes de async.

Las migraciones de base de datos pueden causar pérdida de datos o tiempo de inactividad cuando se hacen incorrectamente. Esta habilidad proporciona patrones probados para crear, revisar y aplicar de forma segura las migraciones de Alembic.

Las compilaciones de Expo iOS requieren una configuración compleja de EAS Build, certificados y TestFlight. Esta habilidad proporciona orientación paso a paso para configurar compilaciones, enviar a TestFlight y solucionar problemas comunes.

Las pruebas se vuelven difíciles de mantener cuando son inconsistentes, excesivamente complejas o prueban detalles de implementación. Esta habilidad proporciona patrones probados de Jest para funciones factory, estrategias de mocking y flujos de trabajo TDD.

La depuración sin un enfoque sistemático conduce a parches enfocados en síntomas que enmascaran problemas subyacentes. Esta habilidad impone una metodología de cuatro fases que rastrea los problemas hasta su origen antes de aplicar cualquier corrección, resultando en soluciones de mayor calidad.

Las aplicaciones React tienen problemas con estados de carga, manejo de errores y estados vacíos, causando una mala experiencia de usuario. Esta habilidad proporciona patrones probados en batalla para gestionar estados de UI, envíos de formularios y obtención asíncrona de datos.

Escribir operaciones GraphQL manualmente conduce a errores de tipos y dolores de cabeza de mantenimiento. Esta habilidad ofrece patrones probados para consultas, mutaciones e integración con Apollo Client con generación automática de tipos.

Construir formularios en React requiere manejar validación, estado y envío. Esta habilidad proporciona patrones probados de Formik para crear formularios accesibles y validados con esquemas de Yup.

Construir interfaces sin estándares de diseño genera problemas de mantenimiento y estilos inconsistentes. Esta habilidad proporciona patrones de componentes y tokens de diseño para interfaces de usuario unificadas y mantenibles.

Claude tiene dificultades para entender bases de código grandes sin una estructura adecuada. Esta habilidad proporciona mapeo automático de proyectos, indexación de símbolos y detección de duplicados para que Claude pueda encontrar funciones, clases y archivos al instante sin búsquedas grep lentas.

Gestionar proyectos de software sin fases estructuradas conduce a requisitos perdidos y funcionalidades incompletas. Esta habilidad aplica cinco puertas obligatorias que impiden el progreso hasta que cada fase cumpla con criterios definidos, asegurando un desarrollo en cascada disciplinado.

Las declaraciones de registro tradicionales dispersas dificultan la depuración y carecen de contexto. Esta guía te enseña a emitir un evento integral por solicitud con todo el contexto de depuración incluido.

Los proyectos de software necesitan un seguimiento estructurado de requisitos más allá de las listas de tareas simples. Esta habilidad proporciona gestión de funciones estilo waterfall con requisitos, casos de prueba y seguimiento de progreso en formato YAML persistente almacenado en tu repositorio.

Construir aplicaciones LLM sin una metodología clara lleva a perder tiempo y sobrepasar presupuestos. Esta habilidad proporciona un marco probado para evaluar la adecuación de tareas, diseñar arquitecturas de pipelines e iterar de manera eficiente.

Las ventanas de contexto de LLM limitan la complejidad de las tareas y aumentan los costos a medida que las conversaciones crecen. Esta habilidad proporciona técnicas para extender la capacidad efectiva mediante compresión estratégica, enmascaramiento de observación, optimización de KV-cache y partición de contexto.

Los agentes LLM fallan de manera impredecible a medida que el contexto crece. Esta habilidad te ayuda a identificar y corregir problemas de degradación de contexto como efectos de pérdida en el medio, envenenamiento y colapso de atención para que tus agentes se mantengan confiables a escala.

Las sesiones largas de agentes de IA superan rápidamente las ventanas de contexto, causando fallos. Esta habilidad ofrece estrategias de compresión comprobadas que preservan la información crítica mientras reducen tokens en un 98%+.