Les prompts de design manquent souvent du niveau de détail nécessaire pour obtenir des interfaces cohérentes et de qualité production. Cette compétence transforme les demandes approximatives en workflows Stitch MCP structurés, en notes de système de design réutilisables et en assets de design enregistrés.

Les équipes React modernes ont besoin de composants shadcn/ui cohérents sans refaire sans cesse des recherches de configuration. Cette compétence guide le choix des composants, l'installation, la thématisation, la migration et les contrôles qualité.

Les équipes ont besoin de vidéos de présentation rapides pour les écrans d’application, mais le montage manuel est lent. Cette skill transforme les écrans Stitch en compositions Remotion avec des transitions et des superpositions.

Transformer des designs Stitch en code React maintenable peut être lent et incohérent. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code à travers la récupération, la structure des composants, le mapping des tokens et la validation.

Les prompts UI vagues produisent souvent des écrans Stitch incohérents. Cette skill transforme des idées approximatives en prompts structurés avec le contexte du design system, le vocabulaire UI et des sections de page claires.

Les projets d'agents ADK nécessitent de nombreuses étapes liées entre l'échafaudage, les tests, le déploiement et les opérations. Cette compétence fournit un workflow agents-cli par étapes qui aide les agents de codage à suivre ces étapes de manière cohérente.

Démarrer un projet d’agent Google ADK nécessite plusieurs choix de modèles, de déploiement et de workflow. Cette compétence guide l’échafaudage avec agents-cli, de la configuration du prototype à la planification des améliorations et des mises à niveau.

La publication d’agents ADK vers Gemini Enterprise nécessite le bon mode d’enregistrement, les bons ID de ressources et les bonnes autorisations. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code dans un enregistrement CLI sûr et la gestion de Agent Registry.

Les agents ADK en production ont besoin de signaux de trace, de journalisation et d’analyse sans exposer les données de prompt. Cette compétence guide l’utilisation de Cloud Trace, de la journalisation prompt-réponse, de BigQuery Analytics et les choix de fournisseurs.

Les équipes d’agents ont besoin de preuves reproductibles avant de modifier les prompts, les outils ou les paramètres de déploiement. Cette compétence guide la conception des jeux de données, la sélection des métriques, la notation, la comparaison et l’analyse des échecs pour les agents Google ADK.

Le déploiement d’agents ADK sur différentes cibles Google Cloud nécessite de nombreux choix d’infrastructure. Cette skill guide le choix de la cible, les commandes de déploiement, les secrets, le CI/CD, les tests et la récupération.

Les développeurs ont besoin de modèles ADK fiables lorsqu’ils créent des agents Python. Cette skill fournit des références concises pour les outils, les fonctions de rappel, l’état, l’orchestration multi-agent et le code de workflow.

Tarot requests can become inconsistent or overconfident without a structured source. This skill uses a bundled 78-card dataset and defined spreads for reflective interpretations.

Les modifications de contrats et de schémas peuvent perturber les services en aval, les clients et les flux de données. Cette compétence recense les références affectées et produit un rapport d’impact métier avant la validation.

Buying by token name can select a copycat or create unsafe order parameters. This skill resolves the contract, screens risks, and prepares a confirmed order card.

Token research requires combining market, holder, trader, and contract data. This skill queries GMGN and presents structured due diligence across supported chains.

Manual token trading across wallets and chains requires careful parameter handling. This skill prepares GMGN CLI operations with validation, quotes, and confirmation checkpoints.

Raw candle data makes token trends difficult to assess consistently. This skill calculates six measurements, classifies the pattern, and explains a reproducible 0-100 score.

Release decisions often rely on incomplete evidence and inconsistent standards. This skill applies structured controls, deterministic scoring, and mandatory gates to assess readiness.

Long technical tasks lose decisions, evidence, and next actions across sessions. This skill maintains a concise Markdown state file with reviewed local evidence references.