Les tests TypeScript utilisent souvent des assertions `as` peu sûres pour falsifier de grands objets. Cette compétence les migre vers les helpers shoehorn typés, en conservant l'autocomplétion et la vérification de types.

Les codebases accumulent des modules superficiels difficiles à tester et à naviguer. Cette compétence identifie les opportunités d'approfondissement en analysant la profondeur des modules et les coutures, puis vous guide à travers les décisions de refactorisation pour rendre votre architecture plus maintenable.

Mastra est un framework TypeScript pour créer des agents IA et des workflows. Cette compétence fournit des stratégies complètes de recherche de documentation et des modèles de code pour garantir que vous utilisez les API actuelles et évitez les erreurs courantes.

Le débogage en apprentissage profond conduit souvent à des correctifs spéculatifs qui compromettent la reproductibilité de la recherche. Cette skill fournit un diagnostic conservateur avec des portes d'approbation explicites avant toute modification de code, en maintenant les correctifs de débogage séparés des contributions de recherche.

Deep learning researchers need to explore code modifications without breaking trusted baselines. This skill creates conservative, auditable change plans with explicit rollback paths for isolated worktrees.

Comprendre un nouveau dépôt de deep learning prend du temps et est source d'erreurs. Cette compétence fournit une analyse statique en lecture seule pour cartographier la structure du modèle, les points d'entrée d'entraînement et les motifs suspects sans modifier le code ni exécuter de coûteux jobs d'entraînement.

Les LLMs tronquent souvent ou résument le code au lieu de livrer des fichiers complets. Cette competence enforces an exhaustive output by banning placeholder patterns and managing token-limit splits cleanly.

Les revues de code frontend aident les développeurs à détecter des bugs et des anti-patterns avant le déploiement. Ce skill fournit des revues basées sur des listes de contrôle automatisées pour les fichiers TypeScript, JavaScript, TSX et JSX en utilisant les meilleures pratiques de l'industrie.

Les composants React complexes deviennent difficiles à tester et à maintenir. Cette compétence fournit des modèles et des flux de travail pour refactoriser les composants à haute complexité en extrayant des hooks, en divisant les sous-composants et en appliquant les conventions spécifiques à Dify.

La construction d'applications LLM de niveau production nécessite de comprendre des modèles architecturaux complexes. Cette compétence fournit des modèles LangChain éprouvés pour les agents, les chaînes, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils.

Créer des compétences IA à partir de zéro nécessite de comprendre la structure, les bonnes pratiques et la validation. Cette compétence fournit des instructions étape par étape et des outils automatisés pour construire, échafauder et valider des compétences pour tout domaine ou flux de travail.

Les retours de revue de code sont souvent verbeux et répétitifs, enterrant les actions concrètes dans du remplissage poli. Cette compétence formate chaque constatation de revue en une seule ligne avec l'emplacement exact, le problème et le correctif.

Long coding sessions exhaust context window when verbose subagent outputs pile up. Cavecrew provides a decision framework for delegating to specialized caveman-style subagents that return compressed output, extending context lifespan by 60% across many delegations.

Construire des canvas React Flow v12 corrects et performants nécessite une connaissance approfondie des nœuds personnalisés, des handles, des arêtes et de la gestion du viewport. Cette skill fournit des bonnes pratiques spécifiques à la version et un flux de révision structuré pour aider les développeurs à éviter les pièges courants et produire des interfaces de workflow prêtes pour la production.

Casely élimine 40 % du temps d'ingénierie QA en convertissant les documents de spécifications en cas de test structurés. Il apprend le style d'écriture de votre équipe à partir d'exemples et exporte des fichiers Excel prêts pour TestRail.

Les développeurs web doivent vérifier l'accessibilité, le SEO et la qualité avant de déployer des mises à jour. Ce skill réalise un audit structuré du navigateur couvrant la conformité WCAG 2.2 AA, les checks Lighthouse, la navigation au clavier et les problèmes UX critiques.

Les suites de tests accumulent de la dette technique au fil du temps. Les tests désactivés perdent leur contexte, les exclusions Neovim manquent de documentation, et le contenu des tests devient sans signification. Cette compétence aide les mainteneurs à réviser systématiquement les tests désactivés, à documenter les raisons d'exclusion, et à améliorer la lisibilité des tests.

Obtenez une assistance experte en développement Laravel pour Eloquent ORM, les API REST, les systèmes de files d'attente et les composants Livewire. Cette compétence fournit un guidage de niveau senior pour créer des applications PHP évolutives.

La création d'applications mobiles pour iOS, Android et web nécessite une expertise approfondie en Flutter, en gestion d'état et en implémentations spécifiques à chaque plateforme. Cette compétence fournit des conseils complets pour le développement Flutter 3+ avec les modèles Riverpod, Bloc et GoRouter.

Cette compétence permet d'accéder à la plateforme CLI inference.sh, qui vous permet d'exécuter plus de 150 applications IA sans nécessiter de ressources GPU locales. Générez des images avec FLUX, créez des vidéos avec Veo, interrogez des LLMs comme Claude et Gemini, effectuez des recherches web et automatisez les publications Twitter via de simples commandes bash.