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Organisez vos compétences favorites dans une collection réutilisable, puis installez-la en une seule commande.
web-navigation
Risque faible 78Implémenter la navigation Web avec React
par CJHarmath
Les applications React modernes ont besoin d’un routage prévisible, de liens profonds et d’un état de navigation. Cette compétence fournit des modèles pratiques React Router et Next.js pour les tâches courantes de navigation Web.
web-build-deploy
Risque moyen 50Déployer des applications React avec CI/CD
par CJHarmath
Les déploiements React échouent souvent parce que les paramètres de build, les variables d’environnement et les cibles d’hébergement diffèrent selon la plateforme. Cette skill fournit des modèles pratiques pour Vercel, Netlify, Docker, GitHub Actions et les vérifications de production.
web-auth
Risque moyen 50Mettre en œuvre des modèles d’authentification React
par CJHarmath
L’authentification React est difficile à assembler de manière sûre entre les clients, les routes, les fournisseurs et les backends. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des modèles pratiques pour les flux d’authentification web courants.
react-zustand-patterns
Sûr 80Construire des modèles d’état Zustand fiables
par CJHarmath
Les bugs d’état React proviennent souvent de fermetures obsolètes, de rendus groupés et du timing asynchrone. Cette compétence guide la conception de stores Zustand, le débogage, les tests, la persistance et les décisions de migration.
react-testing
Sûr 79Tester les composants React de manière fiable
par CJHarmath
Les tests React échouent souvent parce que l'état asynchrone, les providers, les mocks et le nettoyage du store sont gérés de façon incohérente. Cette compétence fournit des modèles pratiques Jest et React Testing Library pour des tests stables, axés sur le comportement.
react-state-flows
Risque faible 78Créer des flux d’état React fiables
par CJHarmath
Les flux React complexes échouent souvent parce que les changements d’état, les étapes asynchrones et les erreurs sont gérés à des endroits séparés. Cette compétence aide les équipes à modéliser des transitions explicites, à valider chaque étape et à tester des parcours utilisateur complets.
react-performance
Risque faible 78Optimiser les performances d’une application React
par CJHarmath
Les applications React ralentissent souvent à cause de rendus inutiles, de grandes listes et de traitements d’interface coûteux. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans des corrections ciblées des performances React.
react-observability
Risque moyen 72Ajouter des modèles d’observabilité React
par CJHarmath
Les défaillances React sont difficiles à diagnostiquer lorsque les journaux et les erreurs manquent de contexte. Ce skill fournit des modèles pratiques pour la journalisation structurée, la rédaction, le traçage et la capture d’erreurs en production.
react-async-patterns
Risque faible 77Corriger les bugs asynchrones React
par CJHarmath
Les bugs asynchrones React restent souvent cachés jusqu’à ce que les mises à jour d’état entrent en concurrence ou que les effets survivent aux composants. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des modèles de revue pratiques pour async await, Zustand et les effets React.
py-testing-async
Risque faible 77Tester le code Python async de manière fiable
par CJHarmath
Les tests Python async échouent souvent parce que les fixtures, les boucles d’événements, les mocks et les transactions de base de données nécessitent un traitement particulier. Cette skill fournit des modèles pytest-asyncio pratiques pour des tests async fiables de services, d’API et de bases de données.
py-sqlmodel-patterns
Risque faible 77Créer des modèles de base de données SQLModel fiables
par CJHarmath
Le code ORM asynchrone échoue souvent à cause du lazy loading, de schémas peu clairs et d’erreurs d’état de session. Cette skill donne à Claude, Codex et Claude Code des modèles SQLModel pratiques pour un travail de base de données plus sûr.
py-pydantic-patterns
Sûr 80Créer correctement des modèles Pydantic v2
par CJHarmath
Les modèles Pydantic v1 peuvent provoquer des bugs de validation, de sérialisation et de réponses d’API dans les projets Python modernes. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des modèles Pydantic v2 concis pour une conception de modèles plus sûre.
py-observability
Risque faible 77Ajouter l'observabilité Python
par CJHarmath
Les services Python sont difficiles à exploiter lorsque les journaux, les métriques et les traces sont incohérents. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des modèles pratiques pour l'observabilité en production.
software-architecture
Risque faible 74Documenter clairement l’architecture logicielle
par Chemiseblanc
La documentation d’architecture prend souvent du retard par rapport aux changements de code et devient difficile à considérer comme fiable. Cette compétence fournit des modèles markdown structurés et des recommandations pour les diagrammes Mermaid afin de produire une documentation système actuelle et navigable.
git-commit
Risque faible 79Organiser les changements Git en commits atomiques
par Chemiseblanc
Les changements mélangés rendent la revue et le retour arrière plus difficiles. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans la préparation de commits ciblés à partir d’un seul worktree.
feature-file
Risque moyen 50Suivre les exigences de fonctionnalités en YAML
par Chemiseblanc
Les équipes perdent l’intention du projet lorsque les exigences n’existent que dans les discussions ou les tâches. Cette skill conserve le périmètre des fonctionnalités, les tests, les décisions et l’avancement dans un fichier features.yml persistant.
commit-message
Risque faible 78Rédiger des messages de commit Git cohérents
par Chemiseblanc
Les équipes perdent souvent le contexte lorsque les messages de commit sont trop vagues ou incohérents. Cette compétence formate les commits avec des en-têtes Conventional Commit clairs et des corps utiles.
remix-cache
Risque faible 77Créer une mise en cache Remix fiable
par ChaseWNorton
Les applications Remix ont besoin d’un accès rapide aux données sans interfaces utilisateur obsolètes ou incohérentes. Cette compétence guide la mise en cache adossée à Redis, l’invalidation, les mises à jour SSE, la revalidation React, les tests et le dépannage.
self-improving-agent
Risque élevé 38Améliorer les compétences d’IA avec une mémoire d’apprentissage
par charon-fan
Les agents d’IA répètent souvent les mêmes erreurs d’une tâche à l’autre. Cette compétence enregistre les leçons, extrait des schémas et guide les futures mises à jour des compétences.
reconnaissance-knowledge
Risque élevé 38Planifier les workflows de reconnaissance et d’énumération
par CharlesKozel
Les équipes de sécurité ont besoin de notes de reconnaissance cohérentes avant des tests plus approfondis. Cette skill organise l’analyse autorisée, l’énumération des services, la découverte web et le reporting en phases répétables.