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Les contrôles de qualité manuels sont incohérents et chronophages. Cette compétence automatise la vérification complète de la qualité à travers l'analyse statique, les tests dynamiques et la validation d'intégration avec des scores de certification mesurables et une documentation de conformité.

Garantit que votre code fonctionne réellement en créant des environnements de test isolés et en exécutant le code avec des entrées réalistes. Cette compétence va au-delà de l'analyse statique pour vérifier la fonctionnalité réelle grâce à des flux de travail systématiques de test, de débogage et de validation.

Flow Nexus fournit des sandbox cloud, du stockage, des bases de données et des services de déploiement. Cette compétence automatise l'authentification, la création de sandbox, le déploiement d'applications, la surveillance et la gestion de la facturation pour la plateforme Flow Nexus.

Les projets multi-agents complexes nécessitent une coordination sophistiquée. Cette compétence fournit des modèles systématiques pour le changement de topologie dynamique, les comportements d'agents auto-organisés et l'allocation adaptative des ressources pour optimiser les performances de l'essaim.

Construire des modèles ML prêts pour la production nécessite une infrastructure d'entraînement distribué complexe. Cette compétence automatise l'ensemble du pipeline, de la conception de l'architecture au déploiement cloud via la plateforme Flow Nexus.

Le bac à sable Claude Code nécessite une configuration réseau sécurisée pour empêcher tout accès non autorisé tout en autorisant les domaines de confiance. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour configurer les règles de pare-feu, les domaines de confiance et les politiques d'accès.

Les revues de code manuelles sont lentes et incohérentes d'un réviseur à l'autre. Cette compétence orchestre 15 agents IA spécialisés pour valider les PR de manière systématique selon les dimensions de sécurité, performance, architecture et documentation dans un workflow reproductible de 4 heures.

Les revues de code manuelles prennent du temps et sont inégales selon les équipes. Cette compétence orchestre cinq agents IA spécialisés pour réaliser en parallèle une analyse complète de la sécurité, des performances, de la qualité, des tests et de la documentation sur les pull requests, et livrer des rapports de revue standardisés avec des retours actionnables.

Les révisions de code manuelles sont lentes et incohérentes. Cette compétence orchestre 4 agents IA spécialisés qui analysent les pull requests en parallèle pour détecter les vulnérabilités de sécurité, les goulots d'étranglement de performance, les problèmes de style de code, les lacunes de couverture de tests et l'exhaustivité de la documentation avec un score de prêt à la fusion.

Les versions logicielles nécessitent de coordonner les incréments de version, les tests, le déploiement et la documentation. Cette compétence orchestre plusieurs agents IA pour gérer automatiquement l'ensemble du flux de travail de version. Elle garantit des processus cohérents, réduit les erreurs humaines et fournit des capacités de restauration.

La coordination des lancements de produits entre plusieurs équipes est complexe et sujette aux erreurs. Cette compétence orchestre plus de 15 agents IA spécialisés à travers un flux de travail éprouvé de 10 semaines couvrant les phases de recherche, développement, marketing, lancement et optimisation.

Rédiger des prompts efficaces est difficile lorsque les budgets de tokens sont limités et que la clarté est importante. Cette compétence analyse vos prompts pour détecter les redondances, les instructions vagues et les anti-patterns, puis fournit des recommandations d'optimisation spécifiques qui peuvent réduire l'utilisation des tokens de 20 à 50 % tout en améliorant la clarté.

Les workflows multi-agents complexes deviennent ingérables lorsqu'ils sont traités de manière séquentielle. Cette compétence offre une approche structurée pour décomposer les tâches, coordonner l'exécution distribuée entre des agents spécialisés et synthétiser les résultats en sorties unifiées.

Les prompts mal structurés produisent des réponses IA incohérentes. Cette skill applique un cadre en 5 phases utilisant Chain-of-Thought, Self-Consistency et d'autres modèles fondés sur des preuves pour transformer les prompts en versions hautement performantes avec une amélioration mesurable.

Les performances des agents stagnent sans apprentissage par l'expérience. ReasoningBank capture les trajectoires de décision, extrait des motifs et entraîne des modèles pour améliorer continuellement les stratégies des agents au fil du temps.

Manquer de tokens en cours de tâche gaspille du temps et des efforts. Cette compétence analyse votre budget de tokens, estime la complexité des tâches et crée des plans d'exécution fragmentés qui garantissent que vous terminez le travail dans les limites.

La gestion des modifications sur plusieurs dépôts est complexe et sujette aux erreurs. Cette skill orchestre des agents IA pour propager les mises à jour, appliquer l'architecture et synchroniser les versions sur tous les dépôts de manière cohérente.

La gestion manuelle des projets GitHub fait perdre du temps et crée un suivi incohérent. Cette compétence coordonne des agents intelligents pour automatiser le tri des problèmes, la planification des sprints, le suivi des jalons et la synchronisation des tableaux de bord utilisant l'API GitHub Projects v2.

La documentation manuelle prend du temps et est souvent obsolète. Cette compétence génère automatiquement une documentation API complète, des fichiers README, des commentaires inline et des diagrammes d'architecture en analysant la structure du code.

La collecte des exigences d'un projet peut être chronophage et incomplète lorsqu'elle est effectuée par une conversation linéaire. Cette compétence utilise l'outil de questions interactives de Claude Code pour collecter systématiquement toutes les informations nécessaires à travers des questions structurées à choix multiples, garantissant qu'aucun élément n'est oublié.

Le développement de modèles d'apprentissage automatique nécessite une expertise en préparation des données, sélection d'architecture, entraînement et déploiement. Cette compétence automatise l'ensemble du pipeline ML avec les meilleures pratiques intégrées, livrant des modèles prêts pour la production en moins de 90 minutes.

Du faux code qui semble complet mais ne fonctionne pas peut atteindre la production et provoquer des défaillances. Cette compétence identifie systématiquement le code de théâtre par analyse de motifs, validation d'exécution et analyse comportementale afin d'empêcher l'expédition d'implémentations non fonctionnelles.

La gestion d'agents IA distribués sur une infrastructure cloud est complexe et sujette aux erreurs. Cette compétence fournit un processus standardisé en 5 phases pour initialiser, déployer, coordonner, surveiller et mettre à l'échelle des essaims d'agents en utilisant la plateforme Flow Nexus avec optimisation automatique.

L'entraînement ML peut échouer silencieusement avec des problèmes tels que la divergence de la perte, des valeurs NaN, le surapprentissage et des problèmes de gradient. Cette compétence fournit un flux de travail systématique en 5 phases pour diagnostiquer les causes profondes, appliquer des corrections et valider les améliorations avec des techniques éprouvées.