Les applications Angular perdent souvent en rapidité à cause d’une détection des changements coûteuse, de bundles trop volumineux et d’un travail d’hydratation évitable. Cette compétence fournit des recommandations de revue priorisées pour accélérer les composants, les routes et le SSR.

Les projets Angular modernes exigent de nombreux nouveaux modèles autour des Signals, du routage, du SSR et de l’hydratation. Cette compétence fournit des conseils pratiques pour créer et migrer des applications Angular avec une architecture actuelle.

Les équipes Android modernes ont besoin de conseils Compose qui évitent les modèles fragiles de gestion d’état et de navigation. Cette compétence fournit des modèles pratiques pour l’état, la navigation, les performances et Material 3.

Les équipes ont souvent besoin de modèles de recherche Algolia sans devoir parcourir une documentation dispersée. Cette skill fournit des conseils concis pour React InstantSearch, le rendu SSR avec Next.js, l’indexation et l’optimisation de la pertinence.

Les équipes lancent souvent des outils d’IA génériques, coûteux et difficiles à défendre. Cette skill guide la conception de produits d’IA ciblés avec prompts, contrôles, tarification et fiabilité.

Les fonctionnalités IA échouent souvent lorsque les prompts, la recherche d’information, les coûts et la sécurité sont traités après coup. Cette compétence présente des modèles de production pour des fonctionnalités LLM fiables.

Les équipes IA ont besoin d’un chemin clair de l’idée à la production. Cette skill organise les applications LLM, les systèmes RAG, les agents, les pipelines ML, l’observabilité et la sécurité dans un seul workflow.

Les équipes ont besoin de systèmes LLM fiables qui gèrent la récupération, l’orchestration, la sécurité et les coûts. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans la conception et la mise en œuvre d’IA de production.

Les agents autonomes peuvent échouer en raison d'une mauvaise conception des outils, de règles de mémoire faibles et de parcours d'escalade peu clairs. Cette compétence guide les décisions d'architecture pour des agents contrôlables.

Les projets d’agents IA nécessitent souvent des étapes structurées pour la conception, les outils, la mémoire, l’orchestration et l’évaluation. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code à travers un workflow par phases pour un développement pratique d’agents.

Les outils d'agent échouent souvent lorsque les schémas, les descriptions et les erreurs manquent de clarté. Cette compétence aide les équipes à concevoir des interfaces d'outils que les agents LLM peuvent appeler correctement et dont ils peuvent se remettre en toute sécurité.

Les agents basés sur des conteneurs nécessitent des paramètres précis pour le SDK Azure, le registre et le protocole. Cette compétence fournit un workflow Python ciblé pour créer des agents hébergés avec des images personnalisées dans Azure AI Foundry.

Les systèmes multi-agents peuvent gaspiller des tokens, du temps et de la capacité de calcul lorsque le travail est mal coordonné. Cette compétence guide le profilage, la répartition de la charge de travail et les contrôles de coûts pour des workflows d’agents fiables.

La qualité des agents peut dériver lorsque les équipes modifient les prompts sans mesures claires. Cette skill fournit un workflow structuré pour les métriques de référence, les améliorations de prompts, les tests, le déploiement progressif et la surveillance.

Les agents perdent en cohérence lorsqu’ils ne peuvent pas récupérer le bon contexte antérieur. Cette compétence guide les choix d’architecture de mémoire, de découpage, de récupération et d’oubli progressif pour un comportement fiable des agents à long terme.

Les développeurs ont besoin de modèles fiables pour créer des agents Azure AI Foundry persistants avec Python. Cette compétence fournit des exemples ciblés pour les agents, les outils hébergés, MCP, les threads, le streaming et les sorties structurées.

Les agents LLM peuvent réussir des vérifications simples tout en échouant dans des workflows réels. Cette compétence aide à créer des tests comportementaux, des benchmarks et une surveillance pour une évaluation de production plus robuste.

Les commentaires de revue peuvent être dispersés dans les fils GitHub et faciles à manquer. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code lors de l'inspection, de la planification, des corrections et des réponses.

Les équipes ont du mal à ajouter de la 3D sans nuire à la vitesse ni à l’utilisabilité. Cette compétence guide les choix de stack, les pipelines d’assets et les modèles de scènes interactives.

Les projets Python nécessitent souvent une meilleure correction, un meilleur typage et un meilleur style. Cette compétence guide l’implémentation et la revue à l’aide de bonnes pratiques Python concrètes.