La création de composants React avec des props booléennes entraîne un code peu maintenable. Cette compétence fournit des lignes directrices prêtes pour l'IA pour l'utilisation de composants composés, de l'élévation de l'état et de la composition interne afin de créer des architectures de composants évolutives.

Les utilisateurs ont besoin de conseils pour créer des compétences efficaces pour Claude Code. Cette compétence fournit un guide complet pour construire, structurer et empaqueter des compétences avec des bonnes pratiques éprouvées.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

Un skill AI pour Claude, Codex et Claude Code

Les applications Next.js effectuent souvent des requêtes de données répétées, ce qui ralentit le chargement des pages. Les Cache Components permettent le Partial Prerendering et des stratégies de cache intelligentes pour servir le contenu mis en cache instantanément tout en diffusant les parties dynamiques.

Les utilisateurs ignorent souvent quelles compétences existent pour les aider dans leurs tâches. Cette compétence les guide pour découvrir les capacités pertinentes de l'écosystème d'agents ouvert et les installer avec des commandes simples.

L'automatisation manuelle des interactions web est chronophage et sujette aux erreurs. Agent-browser fournit une interface de ligne de commande pour l'automatisation du navigateur qui permet le remplissage automatique de formulaires, la capture d'écrans, le web scraping et les workflows de tests de bout en bout.

La création de fonctionnalités alimentées par l'IA nécessite la navigation à travers des API de fournisseurs complexes, des implémentations de streaming et des modèles type-safe. Cette compétence fournit une référence documentaire complète pour le Vercel AI SDK, aidant les développeurs à implémenter la génération de texte, l'appel d'outils, la sortie structurée et les agents avec OpenAI, Anthropic, Google et d'autres fournisseurs via des API unifiées.

Organiser des notes de recherche et générer des résumés manuellement prend un temps considérable. Cette compétence se connecte à l’API Google NotebookLM pour créer des sources, générer des synthèses audio et gérer des notebooks de manière programmatique.

La conversion de texte en parole manuelle nécessite une configuration complexe et des clés API. Cette compétence fournit une interface unifiée à plusieurs moteurs TTS, y compris le clonage de voix local et les services cloud.

Cette compétence aide les équipes produit à créer des Documents de Prérequis Produit détaillés pour l'exécution d'agents IA. Elle guide les utilisateurs à travers des questions de clarification concernant les objectifs, l'étendue et les points de contrôle de qualité, puis génère des PRD structurés avec des histoires d'utilisateur et des critères d'acceptation.

Transformez de longs Documents d'Exigences Produits en fichiers de tâches JSON structurés et exécutables. Ralph-tui utilise ces fichiers pour implémenter autonomiquement des fonctionnalités histoire par histoire avec une gestion appropriée des dépendances et des contrôles qualité.

Transforme les documents d'exigences de produit en perles de tâches structurées pour l'exécution autonome de ralph-tui. Crée une épopée avec des perles enfants pour chaque histoire utilisateur, incluant des portes de qualité et un ordonnancement correct des dépendances.

Transformer les Documents d'Exigences Produits en décompositions de tâches exécutables pour ralph-tui. Crée une épopée avec des perles enfants suivant l'ordre de dépendance afin que vous puissiez suivre la progression systématiquement.

Website auditing is complex and time-consuming. The squirrelscan CLI automates comprehensive audits across 149+ rules covering SEO, performance, accessibility, and security, generating actionable reports for AI agents.

Le contenu généré par l'IA contient souvent des verbiages, un langage générique et une complexité inutile. Cette compétence applique les règles de l'Élément de Style de Strunk pour produire une écriture claire, concise et professionnelle tout en évitant les modèles courants de l'IA.

De nombreuses compétences gaspillent des jetons sur du contenu que Claude connaît déjà. Cette compétence fournit un cadre systématique à 8 dimensions avec un scoring de 120 points pour évaluer la qualité de conception des compétences, identifier le gaspillage de jetons et générer des suggestions d'amélioration exploitables.

Les utilisateurs ont du mal à appliquer le contenu éducatif car ils consomment sans faire. Cette compétence transforme l'apprentissage passif (vidéos, articles, tutoriels) en pratique active grâce à des cycles Ship-Learn-Next structurés qui construisent de vraies compétences par la répétition.

Les sessions IA de longue durée perdent souvent le contexte lorsqu'elles atteignent les limites de jetons. Cette compétence crée des documents de transfert structurés qui permettent aux nouveaux agents de poursuivre le travail de manière transparente sans ambiguïté.

Les bases de code accumulent naturellement de la complexité au fil du temps, ce qui entraîne plus de bogues et une charge de maintenance. Cette compétence fournit un cadre pour évaluer chaque changement en fonction de s'il réduit le code total dans la base de code finale.