Une architecture propre nécessite une séparation claire entre les opérations qui modifient l'état et celles qui retournent des données. Cette compétence fournit des patterns et des exemples de code pour implémenter la séparation commande-requête (CQS) et CQRS dans les applications .NET.

L'écriture de code TypeScript maintenable est difficile sans directives claires. Cette compétence fournit des exemples pratiques des principes DRY, KISS et YAGNI pour vous aider à écrire du code plus propre et plus lisible que votre équipe pourra comprendre.

Écrire du code frontend moderne avec Next.js, React 19 et shadcn/ui nécessite de comprendre les Server Components, les patterns de récupération de données et l'optimisation des performances. Cette compétence fournit des directives complètes et des patterns éprouvés pour créer des applications web performantes et type-safe.

Écrire du code backend pour Supabase peut être complexe avec de nombreux éléments à gérer. Cette compétence fournit des modèles prêts à l'emploi pour Edge Functions, la conception de bases de données, Row-Level Security et les intégrations afin que vous puissiez livrer plus rapidement avec moins de bugs.

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.

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.

Trouver des bugs dans des bases de code complexes fait perdre un temps de développement précieux. Cette compétence fournit un flux de travail de débogage structuré en 5 phases qui identifie les causes profondes et valide les corrections automatiquement.

La création d'API nécessite une planification, une implémentation, des tests et un déploiement systématiques. Cette compétence orchestre 12 agents spécialisés à travers 5 phases pour livrer des API REST prêtes pour la production en utilisant la méthodologie de développement piloté par les tests.

La construction de systèmes IA complexes avec plusieurs agents nécessite une coordination sophistiquée. Cette compétence fournit des modèles et des commandes éprouvés pour orchestrer des essaims d'agents avec équilibrage automatique de la charge, tolérance aux pannes et distribution intelligente des tâches.

Un code qui fonctionne n'est pas suffisant. Un mauvais style crée de la confusion, accumule de la dette technique et ralentit la collaboration d'équipe. Cette compétence transforme un code fonctionnellement correct en code maintenable et de qualité production en appliquant des audits de style systématiques et du refactoring.

Les revues de code manuelles sont chronométrées et incohérentes. Ce flux de travail coordonne plusieurs agents IA spécialisés pour effectuer des revues approfondies en parallèle sur la qualité, la sécurité, la performance, l'architecture et la documentation.

Créer des API REST à partir de zéro nécessite de coordonner plusieurs spécialistes en backend, base de données, tests et DevOps. Cette compétence fournit un workflow complet de 2 semaines qui coordonne des agents IA pour concevoir, implémenter, tester, documenter et déployer des API prêtes pour la production en utilisant le développement piloté par les tests.

Le débogage de bogues complexes fait perdre des heures de temps aux développeurs. Cette compétence utilise l'analyse systématique des causes racines, le raisonnement multi-modèles et les tests automatisés pour identifier et corriger les bogues plus rapidement avec des solutions validées.

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.

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.

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.

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.

Les revues de code manuelles sont lentes et incohérentes. L'Assistant de Revue de Code utilise un essaim multi-agents pour analyser les pull requests en parallèle sur la sécurité, les performances, le style, les tests et la documentation, puis publie des commentaires détaillés avec des suggestions de correction directement sur GitHub.

La création de flux de travail IA complexes nécessite la coordination de plusieurs modèles et outils. Cette compétence fournit un framework déclaratif pour définir des cascades avec des étapes séquentielles, parallèles et conditionnelles qui routent automatiquement les tâches vers le modèle IA optimal.