La création de serveurs MCP nécessite la compréhension d'un protocole complexe avec plusieurs options de transport et motifs d'outils. Cette compétence fournit un guide de démarrage rapide avec des exemples de code Rust clairs, des configurations de transport et des stratégies de test pour créer des serveurs MCP prêts pour la production.

Écrire du code qui s'acouple directement aux bases de données, aux clients HTTP ou aux systèmes de fichiers crée des défis de test et limite la flexibilité. Cette compétence permet de concevoir des abstractions de ports et des implémentations d'adaptateurs pour l'architecture hexagonale, permettant une séparation claire entre la logique métier et les dépendances externes.

Les fichiers Parquet peuvent devenir lents et volumineux sans optimisation appropriée. Cette compétence analyse proactivement les opérations Parquet et suggère des améliorations pour la compression, l'encodage, le dimensionnement des groupes de lignes et les statistiques pour maximiser les performances des requêtes et minimiser les coûts de stockage.

Les opérations de stockage cloud échouent de manière intermittente en raison de problèmes réseau, de limites de débit et de délais d'attente. Cette compétence fournit des conseils experts sur l'implémentation d'un stockage d'objets robuste avec une logique de nouvelle tentative appropriée, la gestion des erreurs, les modèles de streaming et les E/S efficaces pour S3, Azure Blob et Google Cloud Storage.

Tester du code avec des dependances externes est difficile. Cette competence fournit des patterns pour creer des implementations mock en utilisant des traits, permettant des tests unitaires fiables sans infrastructure reelle.

Les serveurs MCP ont besoin de ressources pour fournir des données et des fichiers aux assistants IA. Ce guide aide les développeurs à implémenter des ressources adressables par URI avec mise en cache, streaming et gestion appropriée des types MIME pour des intégrations prêtes pour la production.

La création de serveurs MCP nécessite des prompts bien conçus pour guider les interactions avec l’IA. Cette compétence fournit des modèles et des exemples pour créer des prompts réutilisables et paramétrés avec le crate Rust rmcp.

La création de serveurs MCP pour la production nécessite une attention particulière à l'architecture, à la sécurité et aux performances. Cette compétence fournit des conseils d'expert sur des modèles éprouvés pour créer des implémentations de serveurs MCP maintenables et sécurisées.

L’architecture du code se dégrade avec le temps lorsque les équipes se précipitent pour livrer des fonctionnalités. Cette compétence identifie de manière proactive les violations d’architecture dans les codebases Rust et suggère des améliorations pour une séparation propre des ports et des adaptateurs.

Les développeurs struggled with des incompatibilités de types d'erreurs Rust et des appels map_err répétitifs. Cette compétence fournit des patterns idiomatiques pour convertir les erreurs utilisant des implémentations du trait From, l'opérateur ?, et des bibliothèques comme thiserror et anyhow.

Les modèles de domaine deviennent souvent de simples conteneurs de données sans comportement. Cette compétence guide les développeurs dans la création de modèles de domaine expressifs et type-safe utilisant des objets valeur, des entités avec identité et des événements de domaine selon les principes DDD.

Les lacs de données nécessitent des décisions architecturales éclairées concernant le partitionnement, les niveaux de stockage et la conception de schémas qui ont un impact sur les performances et les coûts. Cette compétence fournit des conseils experts pour construire des architectures lakehouse évolutives en utilisant des modèles et des bonnes pratiques modernes.

Les démarrages à froid d'AWS Lambda provoquent des pics de latence dans les applications serverless. Cette compétence fournit des conseils experts pour réduire les temps de démarrage à froid des fonctions Lambda Rust grâce à l'optimisation binaire, les modèles d'initialisation différée et les bonnes pratiques de déploiement.

Les tests manuels de navigateur et le scraping web prennent beaucoup de temps et sont sujets aux erreurs. Cette compétence fournit une automatisation de navigateur de niveau entreprise utilisant le protocole WebDriver, permettant le remplissage fiable de formulaires, la capture d'écrans, la surveillance des performances et les workflows web multi-étapes sur Chrome, Firefox et Edge.

Les agents IA perdent le contexte lorsque les conversations se terminent. Cette compétence utilise GitHub Issues comme mémoire permanente qui survit à l'épuisement du contexte et permet une collaboration fluide entre plusieurs sessions.

La gestion des workflows de développement multi-phases nécessite un suivi manuel et la fermeture des fils de discussion. Cette compétence automatise les transitions de phases dans GitHub Elements, fermant le fil de discussion actuel et ouvrant le fil de la phase suivante avec une validation appropriée.

Les développeurs perdent souvent le contexte lorsqu'ils basculent entre les issues GitHub pendant les sessions de codage collaboratif. Cette compétence permet un contrôle en langage naturel de la transcription des fils de discussion, un suivi automatique des états, et un basculement transparent entre plusieurs contextes de développement.

Arrêtez de vérifier manuellement les GitHub Issues pour suivre l’avancement du projet. Obtenez des rapports d’état en lecture seule instantanés montrant les threads actifs, la répartition par phase et la santé du workflow avec une seule commande.

Gérer des exigences de fonctionnalités sans système structuré entraîne une dérive du périmètre et des implémentations désalignées. Cette compétence fournit des fichiers d'exigences en markdown versionnés avec liaison automatisée aux issues GitHub et sauvegarde mémoire SERENA pour des workflows de développement persistants et traçables.

Les utilisateurs ont besoin d'une analyse détaillée des performances de leur workflow GitHub Elements. Cette compétence génère des rapports complets incluant des métriques, des évaluations de santé et une analyse spécifique des epics pour aider les équipes à comprendre leur vélocité de développement et identifier les domaines d'amélioration.