Pipeline changes can reset checkpoints, and unfamiliar log errors can delay recovery. This skill provides lifecycle guidance, monitoring commands, and a pattern-based log analysis helper.

Blockchain data pipelines require clear source boundaries, destination settings, and validation before deployment. This skill guides those decisions and uses Goldsky commands to validate and deploy approved configurations.

Failed deployments and stalled indexing can interrupt applications that depend on Goldsky Subgraphs. This skill guides evidence-based diagnosis, targeted repairs, and support escalation.

EVM applications need structured blockchain data through reliable GraphQL APIs. This skill guides Goldsky subgraph design, mapping development, testing, deployment, and endpoint configuration.

Incorrect dataset names and chain prefixes can prevent blockchain pipelines from loading data. This skill provides Goldsky reference tables and verification guidance for selecting datasets, schemas, and available versions.

Existing Compose apps can fail because of task errors, missing secrets, wallet settings, or deployment mismatches. This skill guides evidence-based diagnosis and proposes targeted fixes.

Confident AI answers can hide uncertain facts, unsupported reasoning, and missing context. This skill adds specific follow-up questions that help users examine an answer before acting.

Finding relevant Claude training can take time and lead to outdated recommendations. This skill matches learning requests to current Academy resources or approved product hubs.

Les équipes ont besoin d’un style d’interface cohérent pour le Physical AI Hub. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des règles de conception claires pour les couleurs, la typographie, les composants, les animations et les fichiers CSS.

Les apprenants en robotique ont besoin d’indications claires sur ROS 2, la simulation, la perception et le contrôle. Cette compétence explique les concepts fondamentaux et accompagne un apprentissage structuré de la robotique.

Les auteurs ont souvent besoin de détails exacts sans ralentir le processus d’écriture. Cette compétence crée des plans de recherche, des rapports de vérification des faits et des workflows de suivi des sources.

Les équipes perdent souvent de vue la manière dont les documents deviennent des réponses fondées dans un système RAG. Cette compétence résume l’ingestion, les embeddings, la recherche Qdrant, l’assemblage des prompts et le flux d’agent pour la planification de l’implémentation.

Les nouveaux contributeurs perdent souvent du temps à trouver les bons fichiers et modèles. Cette compétence résume la stack du projet, les répertoires et les commandes de développement.

Les équipes Next.js mélangent souvent les modèles de pages, de layouts, de routage et de récupération de données. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des conventions de projet concises.

Les rédacteurs ont souvent besoin de corrections claires sans perdre leur voix. Cette compétence passe en revue la grammaire, la clarté, le style, la cohérence et la lisibilité, puis suggère des améliorations ciblées.

Les projets Docusaurus nécessitent des instructions claires pour la configuration, les plugins et la personnalisation du thème. Cette skill aide Claude, Codex et Claude Code à examiner les détails de configuration avancée de Docusaurus.

Les équipes ont besoin d’habitudes cohérentes en matière de linting, de vérifications de types et de CI avant les releases. Cette skill fournit des standards concis pour ESLint, les commits, la CI, les tests et la gestion des secrets.

Les détails de configuration de la base de données sont faciles à oublier lorsque des agents modifient le code backend. Cette skill fournit à Claude et Codex des instructions claires pour Neon, les fichiers de schéma Drizzle, les requêtes et les migrations.

Les applications hybrides peuvent échouer lorsque la documentation frontend et le routage backend sont construits séparément. Cette compétence explique la séquence de build Vercel, le routage backend et les variables d’environnement requises.

Les équipes ont besoin d’un plan clair pour connecter la recherche dans les manuels, les embeddings et l’interface de chat. Cette compétence décrit le flux RAG backend, la recherche vectorielle et le comportement frontend.