Les bases de code complexes sont difficiles à analyser sans le contexte complet. Cette compétence délègue l'analyse de code à grande échelle à Gemini CLI tandis que Claude gère l'implémentation, suivant un flux de travail recherche-implémentation éprouvé.

Les problèmes complexes nécessitent plusieurs perspectives. Delphi coordonne des agents IA parallèles pour explorer la même question de manière indépendante, révélant des perspectives divergentes que vous pourriez manquer avec une seule investigation.

Trouver des informations précises prend trop de temps lors de la vérification manuelle de plusieurs sources. Cette compétence lance des agents de recherche parallèles qui explorent simultanément le web, la documentation et le code, puis synthétisent les résultats avec des scores de confiance.

Arrêtez de coordonner manuellement les tâches de recherche à travers plusieurs sources. Cette compétence fournit des modèles structurés pour que les agents IA effectuent des recherches systématiques avec une gestion appropriée des sources et une synthèse.

Trouver des prospects qualifiés nécessite des heures de recherche à travers plusieurs sources. Cette compétence automatise la découverte de prospects en analysant votre produit, en identifiant les entreprises correspondantes et en fournissant des stratégies de contact priorisées pour chaque prospect.

La recherche d'annonces concurrentes nécessite la navigation manuelle dans plusieurs bibliothèques d'annonces. Cette compétence automatise le processus d'extraction et d'analyse, identifiant les modèles de messagerie efficaces, les points de douleur ciblés et les approches créatives qui trouvent un écho auprès des audiences.

Rédiger du contenu marketing sans le langage réel des clients manque sa cible. Cette compétence extrait des citations clients authentiques depuis les forums, avis et réseaux sociaux pour alimenter des messages axés sur la conversion.

La compétition pour les positions dans les résultats de recherche nécessite de comprendre pourquoi les concurrents sont mieux classés et quels signaux Google utilise pour évaluer le contenu. Cette compétence analyse les signaux de classement Google, identifie les lacunes du contenu et fournit des recommandations basées sur les données pour améliorer la visibilité dans les recherches.

Les joueurs font face à des décisions difficiles concernant la recherche scientifique et la survie sur un monde alien. Cette histoire interactive enseigne les concepts botaniques à travers un dialogue immersif où les choix déterminent si Stella fait des découvertes révolutionnaires ou des erreurs dangereuses.

Les agents IA uniques atteignent des limites de contexte lors du traitement de tâches complexes. Cette compétence enseigne des modèles éprouvés pour répartir le travail entre plusieurs agents tout en maintenant la coordination et en évitant les modes d’échec courants.

Trouver des informations actuelles et des exemples de code fonctionnels prend beaucoup de temps et d'efforts. Cette compétence offre un accès unifié à la recherche web et à la récupération du contexte de code via Exa AI, permettant une recherche technique efficace avec à la fois des articles et des exemples d'implémentation.

Besoin d'informations actuelles pour votre projet. Cette compétence exécute des recherches web en utilisant Gemini CLI pour trouver de la documentation, des solutions d'erreurs et du contenu technique. Obtenez des résultats complets et cités pour des tâches de recherche complexes.

La création de modèles Logseq nécessite la compréhension des standards Schema.org. Cette compétence recherche les classes, propriétés et hiérarchies afin d’assurer une intégration correcte. Elle récupère les définitions officielles et fournit des conseils d’intégration actionnables.

Les développeurs ont souvent du mal à trouver les normes actuelles de l'industrie et les approches éprouvées pour les défis de mise en œuvre. Cette compétence fournit des bonnes pratiques recherchées, des modèles de conception et des recommandations adaptées aux contextes de projet spécifiques.

La compréhension de bases de code nouvelles ou complexes demande beaucoup de temps et d'efforts. Cette compétence fournit des techniques d'investigation systématiques pour cartographier rapidement la structure du code, tracer les dépendances, identifier les patterns et trouver les implémentations clés sans lire chaque fichier manuellement.

Comprendre la structure et les motifs du code aide les développeurs à naviguer plus rapidement dans des bases de code inconnues. Cette compétence identifie les modèles de conception, les styles architecturaux et les structures de code récurrentes pour fournir des informations sur l'organisation du logiciel.

Les agents de recherche atteignent souvent les limites de taux des API et affichent une progression peu claire, frustrant les utilisateurs. Cette compétence ajoute une stratégie de temporisation exponentielle, une intégration appropriée de la recherche web et des mises à jour de progression en temps réel afin que les utilisateurs restent informés pendant les longues tâches de recherche.

Diagnostiquez les résultats inattendus et les anomalies en générant des explications classées avec des preuves. Cette compétence aide à identifier les causes profondes lorsque vous disposez de données incomplètes et devez déduire ce qui s'est passé.

Les startups ont souvent du mal à valider les opportunités de marché avec des insights étayés par des données. Cette compétence fournit des cadres structurés pour l’analyse TAM/SAM/SOM, la cartographie concurrentielle et le profilage client afin d’éclairer les décisions go/no-go.

Comprendre des bases de code inconnues demande beaucoup de temps et d'efforts. DeepWiki MCP fournit une analyse de dépôt propulsée par l'IA et une Q&R basée sur le RAG pour les projets GitHub, GitLab et Bitbucket.