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Les utilisateurs ont des difficultés à créer des feuilles de calcul Excel professionnelles avec les formules correctes et les normes de modélisation financière. Cette skill fournit des conseils complets pour travailler avec openpyxl et pandas afin de créer des feuilles de calcul maintenables et sans erreurs avec un codage couleur approprié, un formatage des nombres et une validation des formules.

Travailler avec des documents Office nécessite la connaissance de plusieurs outils et formats. Cette compétence fournit des conseils complets pour lire, créer, modifier et convertir des fichiers Word, PDF et PowerPoint.

Les systèmes d'agent ont du mal avec des outils mal conçus qui provoquent des échecs qu'aucune ingénierie de prompt ne peut résoudre. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour créer des API d'outils que les agents peuvent comprendre, sélectionner correctement et utiliser de manière fiable.

Les corrections aléatoires gaspillent du temps et créent de nouveaux bogues. Cette compétence applique un processus de débogage en quatre phases qui trouve toujours la cause profonde avant de proposer des corrections, évitant les correctifs au niveau des symptômes et la dette architecturale.

La création de composants React accessibles prend du temps et une attention particulière à la navigation au clavier et aux attributs ARIA. Cette compétence fournit des modèles de composants shadcn/ui prêts à l'emploi avec validation de formulaire, mode sombre et layouts responsifs pour les applications Next.js.

Les utilisateurs ont du mal à créer des interfaces de chat réactives qui se mettent à jour en temps réel au fur et à mesure que les réponses de l'IA sont diffusées jeton par jeton. Cette compétence fournit des modèles de code pour les gestionnaires de cycle de vie, les indicateurs de progression et les effets côté client afin de créer des expériences de diffusion fluides.

Créer des agents IA à partir de zéro exige de comprendre les schémas async, l’intégration d’outils et les transferts entre agents. Cette compétence fournit des modèles d’échafaudage prêts pour la production afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre agent plutôt que sur le code passe-partout.

Créer des backends de production avec des modèles appropriés nécessite des recherches dans plusieurs sources de documentation. Cette compétence fournit des modèles de code prêts à l'emploi pour FastAPI, SQLModel, Dapr pub/sub et l'authentification JWT afin que vous puissiez commencer à construire immédiatement.

Comprendre des bases de code inconnues demande beaucoup de temps et d'efforts. DeepWiki MCP fournit une analyse de dépôt propulsée par l'IA et une Q&R basée sur le RAG pour les projets GitHub, GitLab et Bitbucket.

La gestion des services en production nécessite des métriques fiables, des processus d'incidents clairs et un apprentissage systématique des échecs. Cette compétence fournit des définitions SLO, des politiques de budget d'erreurs, des modèles de post-mortem et des modèles d'alertes Prometheus pour aider les équipes à maintenir la fiabilité des services.

Exécuter Kubernetes localement est complexe avec les défis de configuration de cluster, de réseau et de gestion d'images. Cette compétence fournit des commandes de référence rapide pour Minikube et kubectl afin de rationaliser les flux de travail de développement local.

La gestion des monorepos Nx nécessite une connaissance approfondie des graphes de projet, des commandes affected et des stratégies de mise en cache. Cette compétence fournit des conseils experts pour analyser les dépendances, exécuter des builds ciblés et optimiser les pipelines CI en utilisant Nx CLI et les outils MCP officiels.

Le développement Next.js nécessite une visibilité sur les routes, les composants et la configuration de build. Cette compétence fournit des outils basés sur MCP pour inspecter la structure de votre application Next.js, déboguer les problèmes de routage et examiner les paramètres de build directement depuis votre assistant IA.

Créez des applications serverless avec Neon PostgreSQL. Obtenez des modèles de connexion, des workflows de branching et des patterns d'optimisation pour les fonctions edge et les déploiements serverless.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

Les agents perdent tout leur état lorsque les sessions se terminent sans mémoire persistante. Cette compétence fournit des modèles architecturaux pour les systèmes de mémoire en couches qui permettent l'apprentissage intersessions, le suivi des entités et les graphes de connaissances temporels pour le raisonnement temporel.

Rédiger des communications internes claires demande du temps et de la cohérence. Cette compétence fournit des modèles structurés et des lignes directrices pour les mises à jour 3P, les newsletters, les FAQ et autres communications d'entreprise pour garantir que les messages sont professionnels et faciles à lire.

Mesurez la fréquence d'utilisation des compétences et identifiez celles qui réussissent ou échouent. Installez des hooks de suivi pour collecter des données d'utilisation à des fins d'analyse et d'optimisation.

Les développeurs frontend ont besoin de définitions de types TypeScript cohérentes pour garantir la sécurité des types dans toute l'application. Cette compétence fournit des modèles et des conventions pour créer des types qui correspondent aux réponses de l'API backend.

Construire des composants Next.js avec le mauvais modèle entraîne des problèmes de performances, des erreurs d’hydratation et une mauvaise expérience utilisateur. Cette compétence fournit des modèles pour les composants serveur et client, la conformité d’accessibilité, et les bonnes pratiques React afin de créer des composants frontend efficaces et accessibles.

Créez des interfaces utilisateur engageantes avec des animations fluides. Cette compétence fournit des modèles de code prêts à l'emploi pour les effets au survol, les transitions de page, les animations de défilement et les interactions gestuelles complexes dans les applications React et Next.js.

Les demandes de documentation consomment un nombre excessif de jetons. Cette compétence récupère la documentation d’API de bibliothèques via Context7 MCP avec une réduction de 77 % des jetons en filtrant la sortie dans un sous-processus shell avant de la renvoyer à Claude.

Les systèmes d’agents manquent de mesures fiables de la qualité. Cette skill fournit des frameworks d’évaluation structurés avec des grilles multi-dimensionnelles, la conception de jeux de tests et le monitoring en production pour mesurer systématiquement les performances des agents.

La mise en place de PostgreSQL prêt pour la production sur Kubernetes nécessite de comprendre le déploiement d'opérateur, la configuration de haute disponibilité et la gestion des secrets. Cette compétence fournit des commandes et configurations prêtes à l'emploi pour déployer des clusters CloudNativePG avec basculement automatique.