Simplifiez le développement AWS avec des modèles d'infrastructure éprouvés et des conseils en architecture cloud. Automatisez les tâches cloud répétitives et implémentez efficacement les meilleures pratiques AWS en utilisant Claude, Codex ou Claude Code.

Cette compétence aide les développeurs à créer des applications serverless AWS prêtes pour la production avec des modèles Lambda appropriés, une intégration API Gateway et des architectures pilotées par les événements.

Les coûts cloud s'emballent souvent sans surveillance adéquate. Cette compétence identifie le gaspillage, analyse les modèles de dépenses et fournit des stratégies de réduction des coûts concrètes en utilisant les outils natifs AWS.

Créer des agents autonomes qui fonctionnent de manière cohérente en production est difficile. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour les garde-fous, l'auto-correction et la décomposition fiable des objectifs.

Construire des systèmes logiciels évolutifs nécessite une expertise en architecture. Cette compétence fournit des revues d'architecture complètes, une évaluation des patrons de conception et des recommandations pour garantir que votre système reste maintenable et pérenne.

Les applications lentes frustrent les utilisateurs et nuisent aux indicateurs commerciaux. Cette compétence coordonne une optimisation complète des performances dans l'ensemble de votre stack technique en utilisant le profilage, l'observabilité et l'ajustement ciblé.

Construisez des serveurs API mock complets qui simulent le comportement réel du backend sans avoir besoin de services réels. Permettez le développement parallèle et des tests approfondis avec des réponses réalistes, des scénarios et une validation de contrat.

Créer des DAG Airflow prêts pour la production nécessite de comprendre les opérateurs, les capteurs et les patterns de gestion d'erreurs. Cette compétence fournit des modèles éprouvés et des bonnes pratiques pour l'orchestration de pipelines de données.

Les schémas d'outils mal conçus font halluciner les agents, échouer silencieusement ou gaspiller des tokens. Cette compétence enseigne des modèles éprouvés pour des interfaces d'appel de fonctions claires et sans ambiguïté qui fonctionnent de manière fiable.

Déployez des agents IA personnalisés en tant que services conteneurisés dans Azure AI Foundry sans gérer l'infrastructure. Utilisez le SDK Azure AI Projects pour définir, déployer et gérer des agents hébergés avec vos propres images Docker et outils intégrés.

Les flux de travail multi-agents souffrent souvent de goulots d'étranglement de coordination et de coûts non maîtrisés. Cette compétence fournit des stratégies de profilage, d'orchestration et de contrôle des coûts pour maximiser l'efficacité.

Cette compétence permet à Claude de gérer plusieurs agents CLI locaux s'exécutant dans des sessions tmux parallèles, offrant des fonctionnalités de démarrage/arrêt/surveillance et une planification compatible avec cron pour des workflows automatisés.

Cette compétence automatise les opérations de la plateforme cloud Render, notamment la gestion des services, le déclenchement des déploiements et la surveillance des statuts via l'intégration Rube MCP.

Tester des modèles LLM en tant qu'agents IA nécessite une évaluation cohérente et mesurable. PinchBench propose 23 tâches diverses couvrant la gestion du calendrier, la gestion des e-mails, la recherche, le codage et les workflows multi-étapes avec notation automatique et soumission au classement public.

Développez plusieurs fonctionnalités en parallèle sans changer de branche git. Cette compétence crée des worktrees propres et isolés avec une configuration automatique du projet et une vérification de la base de test.

Construire avec des bases de données serverless nécessite de comprendre les méthodes de connexion, le comportement de mise à l'échelle et les fonctionnalités spécifiques à la plateforme. Cette compétence fournit des conseils complets pour travailler avec Neon Serverless Postgres dans tous les scénarios de développement.

Cloud AI teams struggle with managing complex ModelArts resources through web consoles and fragmented scripts. This skill provides a unified command interface to manage notebooks, training jobs, inference services, resource pools, VPC networks, and KMS keys through natural language.

Simplifiez le développement et le déploiement de modèles d'IA sur Huawei Cloud ModelArts. Cette compétence fournit une gestion unifiée des ressources pour les travaux de formation, les modèles, les services d'inférence et les notebooks avec des fonctionnalités de sécurité intégrées.

Les tests web manuels et les tâches répétitives de navigateur consomment un temps de développement considérable. Cette compétence automatise les interactions de navigateur via Playwright CLI pour des tests efficaces, des captures d'écran, le remplissage de formulaires et l'extraction de données.

Avant de déployer sur Azure, les développeurs doivent avoir confiance que leur code d'infrastructure et leur configuration sont valides. Cette compétence effectue une validation complète avant le déploiement, incluant la compilation Bicep, la validation Terraform, les vérifications Azure CLI et la vérification de conformité aux politiques.