DBX Studio a besoin d’un comportement d’assistant cohérent entre les fournisseurs de streaming et d’outils. Cette compétence guide les modifications de prompts pour le ton, l’ordre des outils, le format de réponse et la sécurité SQL.

Les artefacts interactifs complexes nécessitent davantage de structure qu’un simple extrait HTML. Cette compétence initialise un projet React et le regroupe dans un unique fichier HTML partageable.

Les projets Transformer exigent des choix rigoureux concernant les modèles, les tokenizers, l’inférence, la génération et l’entraînement. Cette compétence fournit des modèles pratiques pour créer et optimiser des flux de travail Hugging Face.

Les mathématiques symboliques exactes sont difficiles à mettre en œuvre correctement en algèbre, en calcul infinitésimal, avec les matrices et en physique. Cette compétence fournit des conseils pratiques, des exemples et des modèles de flux de travail pour SymPy.

Les projets d’apprentissage par renforcement échouent souvent en raison d’incohérences dans le choix des algorithmes, les contrats des environnements et les processus d’évaluation. Cette compétence fournit des conseils pratiques sur Stable Baselines3 ainsi que des modèles d’entraînement réutilisables.

Les équipes frontend ont besoin de recommandations cohérentes sur React et Next.js dans l'ensemble de leurs projets. Cette compétence fournit des workflows de référence, des pratiques de qualité et des scripts utilitaires pour l'analyse frontend.

Les équipes de vision par ordinateur ont besoin de conseils pratiques pour les modèles, les données, l’inférence et le déploiement. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à planifier des workflows de vision prêts pour la production.

Les décisions d’architecture sont difficiles à comparer lorsque les exigences, les compromis et les contraintes de mise en œuvre sont dispersés. Cette compétence fournit des références structurées et des scripts utilitaires pour la conception de systèmes, le choix des technologies et la création de rapports d’architecture de base.

Les workflows quantiques exigent des recommandations précises sur les circuits, les backends et les algorithmes. Cette compétence fournit des modèles Qiskit ciblés pour les simulations, l’exécution sur matériel, la visualisation et les algorithmes.

Les projets PyTorch peuvent devenir difficiles à entraîner et à faire évoluer de manière cohérente. Cette compétence guide les LightningModules, les trainers, les data modules, les callbacks, la journalisation et l'entraînement distribué.

Les projets d’apprentissage par renforcement nécessitent une configuration soignée pour la vitesse d’entraînement, la conception de l’environnement et la structure de la politique. Cette compétence fournit des workflows PufferLib, des modèles et des références pour une implémentation pratique.

Les projets quantiques nécessitent des modèles fiables pour les circuits, le matériel, la chimie et l’entraînement. Ce skill guide les workflows PennyLane avec des exemples ciblés et des références.

Rédiger des protocoles Opentrons fiables nécessite des choix précis de deck, de labware, de pipette et de module. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à rédiger des workflows structurés avec Protocol API v2.

Les équipes Move ont besoin de revues cohérentes pour la syntaxe Move 2024, les manifestes de packages, les tests et les patterns Sui. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code à travers une checklist structurée avec des retours priorisés.

Les vérifications échouées et les commentaires de revue dispersés ralentissent le travail sur les pull requests. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans une boucle répétable de correction, push et vérification.

Les commits vagues compliquent les revues et les notes de version. Cette compétence analyse les modifications Git indexées et rédige des messages Conventional Commit structurés.

Les commentaires de revue peuvent être difficiles à suivre dans une pull request très active. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code pour trouver les commentaires, choisir les corrections et appliquer les changements avec GitHub CLI.

Les longs plans d’implémentation peuvent dériver lorsque le travail se déroule sans revue structurée. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans une exécution par lots avec des points de contrôle de vérification.

Le débogage des erreurs fait perdre du temps lorsque les messages manquent de contexte. Cette compétence guide la classification, l’analyse des causes racines, les corrections, la vérification et les enregistrements de solutions réutilisables.

Le travail sur les circuits quantiques nécessite souvent des recommandations dispersées entre la simulation, le matériel et la conception d’expériences. Cette compétence organise les workflows Cirq pour les utilisateurs de Claude, Codex et Claude Code.