Plusieurs échecs indépendants gaspillent du temps lorsqu'ils sont examinés séquentiellement. Ce pattern diffuse un agent IA par domaine de problème indépendant, leur permettant de travailler simultanément pour résoudre des problèmes séparés en parallèle.

La génération de code en monorepo nécessite de naviguer dans des structures de projet complexes et de sélectionner le bon générateur. Cette compétence privilégie les générateurs de plugins d'espace de travail pour les solutions personnalisées et vous guide dans l'exécution des générateurs avec des étapes de vérification appropriées.

La gestion de l'implémentation des fonctionnalités dans des listes de tâches et des documents de conception dispersés fait perdre du temps et entraîne des tâches manquées. Le moteur d'exécution de tâches lit les listes de tâches structurées directement à partir des fichiers de conception markdown et les exécute une par une avec des mises à jour automatiques des cases à cocher.

Le développement de fonctionnalités stagne souvent en raison d'exigences floues et d'un contexte manquant. L'Assistant de conception de fonctionnalités vous guide dans une collecte d'informations structurée pour saisir tous les détails nécessaires avant l'implémentation, aboutissant à des conceptions complètes et à des tâches d'implémentation actionnables.

Les tâches de codage complexes nécessitent plusieurs itérations et des modifications coordonnées entre plusieurs fichiers. Cette compétence spawn des agents autonomes qui travaillent selon un plan structuré avec des portes de révision intégrées. L'essaim termine le travail de développement en plusieurs étapes sans interaction constante aller-retour.

Construire des applications LLM sans une architecture appropriée conduit à gaspiller du temps et des ressources. Cette compétence fournit des modèles éprouvés par des systèmes de production comme le HN Time Capsule de Karpathy et l'agent d0 de Vercel.

Les systèmes mono-agent font face à des limites de contexte, des goulots d'étranglement de traitement séquentiel et des configurations d'outils inflexibles. Cette compétence fournit des modèles pour répartir le travail entre plusieurs agents IA avec une coordination explicite, des protocoles de passation et la gestion des défaillances.

Les longues sessions d'agent génèrent des millions de tokens qui dépassent les limites de contexte. Cette compétence fournit des stratégies de compression structurées qui réduisent l'utilisation des tokens tout en préservant les chemins de fichiers, les messages d'erreur et les décisions afin que les agents puissent continuer à travailler sans récupérer à nouveau les informations.

La création d'interfaces utilisateur en terminal from scratch nécessite une connaissance approfondie du rendu TUI, de la gestion du clavier et de la mise en page. Cette compétence fournit une documentation de référence complète sur OpenTUI couvrant l'API principale, le reconciler React et le reconciler Solid afin que vous puissiez développer des TUI efficacement.

La création d'applications multiplateformes de haute qualité nécessite la maîtrise de nombreux patterns Flutter et approches de gestion d'état. Cette skill fournit des conseils structurés sur les patterns de widgets, la gestion d'état avec Riverpod et Bloc, la navigation avec GoRouter, l'optimisation des performances et les implémentations spécifiques à chaque plateforme.

Cette compétence aide les développeurs à créer, déployer et gérer des agents et modèles IA dans Microsoft Azure AI Foundry. Elle fournit des flux de travail complets pour la création d'agents, le déploiement de modèles, la planification de la capacité, la gestion RBAC et le dépannage.

Les développeurs ont besoin d'un code TypeScript et JavaScript cohérent suivant les conventions du projet. Cette compétence fournit des directives de codage, des commandes de linting et des flux de travail de test pour écrire du code maintenable dans les projets Metabase.

Les revues de code manuelles prennent du temps et sont incohérentes. Cette compétence automatise la revue de code en vérifiant les modifications TypeScript et JavaScript selon les normes du projet, identifiant automatiquement les violations de style, les erreurs de type et les problèmes de qualité.

Le développement Clojure peut sembler intimidant sans les flux de travail orientés REPL et les conventions appropriées. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour le développement ascendant, les modèles de programmation fonctionnelle et les règles d'édition critiques pour écrire du code Clojure correct.

Cette compétence aide les développeurs à examiner les modifications du code Clojure et ClojureScript selon les normes de codage Metabase. Elle vérifie les violations de style, les problèmes de qualité du code et la conformité aux conventions établies.

Les points de terminaison de l'API Metabase ont besoin de schémas de validation pour la sécurité des types et la gestion des erreurs. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour ajouter des schémas Malli aux paramètres de route, paramètres de requête, corps de requête et structures de réponse avec les modèles et conventions appropriés.

Cette compétence fournit une documentation complète pour créer des applications ChatGPT avec des widgets interactifs utilisant mcp-use et OpenAI Apps SDK. Elle guide les développeurs à travers l'architecture, la configuration, la mise en œuvre et les modèles avancés pour créer des expériences ChatGPT riches et interactives.

Écrire des tests après le code crée des systèmes fragiles qui cassent lors des refactorisations. Cette compétence vous guide à travers le développement piloté par les tests où les tests définissent le comportement avant l'implémentation, produisant un code plus propre et une refactorisation fiable.

Examiner une branche à l'œil nu ne montre qu'une moitié du tableau — le code peut respecter le guide de style et implémenter la mauvaise fonctionnalité. Cette compétence exécute les revues Standards et Spec dans des sous-agents en parallèle et les présente côte à côte pour qu'aucun axe ne masque l'autre.

Les décisions de conception prises sur papier échouent souvent lors de leur mise en œuvre. Cette skill vous aide à construire rapidement des prototypes jetables qui répondent à des questions précises sur la logique ou l'interface utilisateur avant de vous engager dans le code.