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Organisez vos compétences favorites dans une collection réutilisable, puis installez-la en une seule commande.

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4997 compétences
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web-navigation

Risque faible 78

Implémenter 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.

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web-build-deploy

Risque moyen 50

Déployer 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.

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web-auth

Risque moyen 50

Mettre 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.

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react-zustand-patterns

Sûr 80

Construire 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.

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react-testing

Sûr 79

Tester 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.

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react-state-flows

Risque faible 78

Créer 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.

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react-performance

Risque faible 78

Optimiser 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.

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react-observability

Risque moyen 72

Ajouter 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.

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react-async-patterns

Risque faible 77

Corriger 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.

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py-testing-async

Risque faible 77

Tester 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.

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py-sqlmodel-patterns

Risque faible 77

Créer 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.

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py-pydantic-patterns

Sûr 80

Créer 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.

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py-observability

Risque faible 77

Ajouter 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.

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software-architecture

Risque faible 74

Documenter 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.

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git-commit

Risque faible 79

Organiser 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.

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feature-file

Risque moyen 50

Suivre 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.

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commit-message

Risque faible 78

Rédiger 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.

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remix-cache

Risque faible 77

Créer 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.

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self-improving-agent

Risque élevé 38

Améliorer 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.

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reconnaissance-knowledge

Risque élevé 38

Planifier 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.

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