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Transformez les tâches IA répétitives en commandes slash rapides et scriptables. Cette compétence génère des interfaces de commande ergonomiques pour les micro-compétences, les cascades et les agents avec découverte automatique, validation des paramètres et routage intelligent.

La création de compétences Claude Code efficaces nécessite une méthodologie systématique plutôt que des modèles ad hoc. Skill Forge propose un processus en 7 phases avec des techniques de prompting basé sur les preuves pour transformer les demandes de compétences en capacités stratégiquement conçues, prêtes pour la production, suivant les meilleures pratiques et offrant des résultats cohérents.

La création de compétences IA spécialisées nécessite des conseils architecturaux et des modèles d'implémentation SDK. Cette compétence fournit un cadre en 8 étapes pour créer des compétences qui génèrent des agents spécialisés avec des techniques de prompting basées sur des preuves et des implémentations Claude Agent SDK prêtes pour la production.

La création manuelle de Skills Claude Code est sujette aux erreurs et chronophage. Cette skill génère des modèles de skills prêts pour la production avec le frontmatter YAML approprié, une structure de divulgation progressive et une organisation complète des répertoires afin que vous puissiez vous concentrer sur les fonctionnalités.

La configuration du sandbox de Claude Code est complexe et les compromis de sécurité ne sont pas clairs. Cette compétence fournit un agent spécialisé qui analyse vos besoins de développement et génère des configurations de sandbox appropriées avec quatre niveaux de sécurité allant de l'isolation maximale au mode développement.

Arrêtez de construire sur des hypothèses. Cette compétence utilise des équipes de recherche de 6 agents et une analyse pré-mortem de 5 itérations pour créer des plans de projet basés sur des preuves avec moins de 3 pour cent de confiance d'échec.

La création d'agents auto-apprenants nécessite de suivre les expériences et d'améliorer la prise de décision au fil du temps. Cette compétence fournit des modèles d'apprentissage adaptatif ReasoningBank utilisant la base de données vectorielle haute performance d'AgentDB pour une récupération de modèles et une gestion de la mémoire 150 fois plus rapides.

Les agents IA perdent du temps à répéter les mêmes erreurs et à utiliser des stratégies sous-optimales. ReasoningBank Intelligence permet à vos agents d'apprendre de chaque expérience, de reconnaître des motifs et d'améliorer continuellement leurs performances au fil du temps.

La construction d'agents auto-apprenants nécessite le suivi des trajectoires de décision et l'extraction de modèles à partir de l'expérience. ReasoningBank avec AgentDB fournit un système à 5 phases pour le suivi des trajectoires, le jugement des verdicts, la distillation de mémoire et la reconnaissance de modèles afin d'améliorer continuellement la qualité des décisions.

Les vérifications de qualité de code prennent trop de temps et ralentissent le développement. Exécutez la détection theater, le linting, les analyses de sécurité et les tests en parallèle pour des commentaires instantanés.

Les prompts médiocres produisent des réponses IA incohérentes. Ce framework fournit des méthodes systématiques pour analyser, affiner et optimiser les prompts en utilisant des techniques fondées sur des preuves. Créez des prompts qui génèrent constamment des résultats de haute qualité.

Le code échoue souvent en production en raison de contrôles qualité manqués. Cette compétence exécute une validation complète avant le déploiement, incluant des analyses de sécurité, des tests de performance et des vérifications de documentation pour détecter les problèmes avant le déploiement.

Créer des présentations professionnelles demande du temps et des compétences en design. Cette compétence fournit un cadre systématique pour générer des présentations PowerPoint de haute qualité en utilisant un prompting basé sur des preuves et des principes de conception par contraintes.

Les projets complexes nécessitent la coordination de plusieurs agents spécialistes. Cette méta-compétence attribue dynamiquement des tâches aux agents optimaux en fonction des exigences du projet, exécute le travail en parallèle et valide que tout le code est authentique grâce au consensus multi-agent.

Écrire du code seul vous ralentit et limite votre apprentissage. Cette compétence permet la programmation en binôme assistée par l'IA avec des rôles driver-navigator flexibles, des tests automatiques et une revue de code continue. Vous bénéficierez de retours en temps réel sur la qualité tout en accélérant le développement et l'apprentissage des bonnes pratiques.

Protégez votre environnement de développement IA contre les attaques par injection de prompt et l'exfiltration de données. Configurez des listes blanches de domaines de confiance, des paramètres de proxy et une gestion sécurisée des variables d'environnement pour un développement sûr.

L'entraînement ML échoue souvent avec des causes peu claires. Cette compétence génère un agent spécialiste qui analyse systématiquement les journaux d'entraînement, les courbes de perte et le code du modèle pour identifier les causes profondes comme les problèmes de taux d'apprentissage, l'effondrement de mode ou les problèmes d'architecture.

Transformez la recherche ML en code de production. Obtenez une implémentation experte d'architectures neuronales, de pipelines d'entraînement et d'optimisations de performance avec des tests et une validation complets.

Construire des compétences IA composables nécessite une méthodologie structurée et des modèles basés sur des preuves. Cette compétence fournit des modèles et des flux de travail pour créer des micro-compétences ciblées qui génèrent des agents spécialisés optimisés pour des tâches spécifiques en utilisant des techniques validées.

Transformez des idées de projet vagues en spécifications claires grâce à des questions structurées à choix multiples. Éliminez l'ambiguïté et les exigences manquées avec des sessions de planification interactive systématiques.

Les demandes vagues des utilisateurs font perdre du temps et conduisent à des réponses non pertinentes. Cette compétence applique la science cognitive pour décoder ce dont les utilisateurs ont vraiment besoin. Transformer les demandes ambiguës en objectifs exploitables grâce à la pensée par premiers principes et au questionnement stratégique.

Créer des applications web multilingues nécessite une configuration complexe de bibliothèques de traduction, de gestion de clés et de routage de locales. Cette compétence automatise l'ensemble du workflow i18n, de l'installation des bibliothèques à la génération de traductions et l'optimisation SEO.

Gérer manuellement les opérations Claude Code est chronophage et sujet aux erreurs. Cette compétence fournit des hooks intelligents qui coordonnent automatiquement les agents, formatent le code, valident la syntaxe et apprennent des modèles pour rationaliser votre flux de travail de développement.

La gestion manuelle des workflows GitHub Actions est chronophage et sujette aux erreurs. Cette compétence offre une automatisation alimentée par l'IA qui optimise les pipelines CI/CD, coordonne les workflows multi-agents et rationalise la gestion des dépôts avec des recommandations intelligentes.