La correction de plusieurs échecs de tests non liés prend du temps lorsqu'elle est effectuée de manière séquentielle. Cette compétence fournit un flux de travail éprouvé pour identifier les problèmes indépendants, déployer des agents ciblés en parallèle et intégrer les corrections efficacement sans conflits.

Les agents produisent une sortie incohérente qui échoue à la validation en aval. Cette compétence fournit un modèle standardisé pour valider le JSON structuré par rapport aux schémas définis avant d'écrire la sortie finale, garantissant la qualité des données.

Exécuter plusieurs tâches IA de manière séquentielle fait perdre du temps. Ce modèle vous permet de générer des sous-agents parallèles pour travailler simultanément, réduisant considérablement le temps d'exécution total pour des tâches indépendantes.

Détectez les problèmes tôt grâce à un flux de travail de test itératif. Exécutez les tests, le linting et la vérification des types après chaque modification du code avant de déclarer le travail terminé.

L'écriture de tests est essentielle, mais les exécuter manuellement fait perdre du temps. Cette compétence fournit des commandes prêtes à l'emploi pour exécuter des suites de tests avec Bun pour JavaScript ou pytest pour les projets Python.

Cette compétence permet d'accéder aux modèles de code et abstractions courants utilisés dans votre projet. Elle assure une implémentation cohérente entre les fonctionnalités en chargeant des modèles établis pour l'accès aux données, la conception d'API, les composants, la gestion d'état et la gestion des erreurs.

La qualité du code varie selon les projets et les membres de l'équipe. Cette compétence fournit des commandes de linting standardisées pour TypeScript et Python que vous pouvez personnaliser et exécuter de manière cohérente dans votre base de code.

Les agents IA parallèles entrent souvent en conflit lorsqu'ils modifient les mêmes fichiers. Cette compétence enseigne aux agents à reconnaître et respecter les limites de propriété, évitant ainsi la perte de travail et les conflits de fusion lors d'une implémentation collaborative.

La compréhension des grands codebases prend trop de temps lorsqu'elle est effectuée de manière séquentielle. Cette compétence fournit des modèles pour lancer des sous-agents explorateurs parallèles afin de rassembler rapidement le contexte et produire des synthèses structurées.

Les sous-agents échouent souvent en raison de délais d'expiration, d'exigences peu claires ou de problèmes de portée. Cette compétence fournit des modèles de nouvelle tentative éprouvés pour récupérer automatiquement des échecs.

L'exécution séquentielle des tâches fait perdre du temps lorsque des tâches indépendantes pourraient s'exécuter simultanément. Cette compétence enseigne des modèles pour lancer plusieurs sous-agents IA simultanément en utilisant l'outil Task, permettant des gains de vitesse spectaculaires pour les projets multi-parties.

Les applications souffrent souvent de temps de chargement lents et d'une mauvaise réactivité. Cette compétence fournit une approche systématique pour mesurer, identifier et corriger les goulots d'étranglement de performance à travers les couches frontend, backend et base de données.

Les développeurs ont souvent du mal avec des pratiques Git incohérentes qui entraînent des conflits de fusion et des historiques de commits confus. Cette compétence fournit des lignes directrices claires pour les stratégies de branches, les conventions de commits et les workflows de pull requests pour maintenir des dépôts propres et collaboratifs.

Tester efficacement du code nécessite une expertise approfondie des frameworks, des modèles et des stratégies de couverture. Cette compétence fournit des modèles et des flux de travail éprouvés pour mettre en œuvre des tests unitaires, d'intégration et E2E qui garantissent la qualité et la fiabilité du code.

Le choix du bon modèle d'architecture est essentiel au succès d'un projet, mais nécessite l'évaluation de nombreux facteurs. Cette compétence fournit un cadre systématique pour sélectionner des modèles d'architecture en fonction de la taille du projet, des capacités de l'équipe et des exigences métier.

Créer des API sans modèles de conception clairs conduit à des endpoints incohérents et une mauvaise expérience développeur. Cette compétence fournit des conseils complets pour concevoir des API REST et GraphQL avec des endpoints standardisés, une gestion appropriée des erreurs, des stratégies de versioning et des modèles de documentation OpenAPI.

La compréhension des bases de code inconnues nécessite beaucoup de temps et d'efforts. Cette compétence fournit une approche systématique en 6 étapes pour analyser la structure du projet, identifier les piles technologiques et documenter les modèles d'architecture pour une intégration plus rapide.

Les équipes de développement ont du mal à maintenir une méthodologie cohérente entre les fonctionnalités. Cette compétence automatise l'application du TDD, la validation des critères d'acceptation et la gestion du périmètre pour chaque tâche d'implémentation.

Vous avez des difficultés à organiser vos projets Rust ? Cette compétence fournit des patterns éprouvés pour concevoir des workspaces évolutifs, du prototype à la production. Apprenez comment les développeurs seniors structurent de grands codebases Rust avec des limites claires et une architecture maintenable.

La gestion de plusieurs agents de codage nécessite des définitions de tâches claires et des modèles de coordination. Cette compétence fournit des flux de travail de directeur de cabinet, des modèles de délégation à deux niveaux et une intégration VibeKanban pour orchestrer efficacement des équipes d'agents autonomes.