Les canisters backend ont besoin d’un moyen contrôlé pour appeler des services externes. Cette compétence explique comment ajouter des appels sortants GET et POST avec des fonctions de rappel de transformation.

Les applications doivent disposer d'une preuve que les utilisateurs contrôlent les adresses e-mail qu'ils fournissent. Cette compétence guide l'intégration des e-mails de vérification, des callbacks et des contrôles d'adresses vérifiées.

Single-recipient email helpers make coordinated messages cumbersome. This skill adds a Motoko sendRawEmail workflow with separate To, Cc, and Bcc recipient lists.

Marketing email systems need verified recipients, controlled sending, personalization, and reliable unsubscribe handling. This skill provides Motoko patterns and Caffeine AI modules for those workflows.

Building calendar workflows and iCalendar email delivery requires coordinated storage, permissions, and message formatting. This skill provides Motoko patterns for event management and invitation sending.

Backend canisters need a controlled way to send individual service messages. This skill documents the Caffeine AI email client and a Motoko integration pattern.

Connecting React applications to Internet Computer backends requires coordinated authentication, actor, query, and storage setup. This skill provides proven integration and migration guidance for that foundation.

Web camera integration requires permission handling, preview state, and device controls. This skill guides Claude, Codex, and Claude Code through the provided React hook.

Les applications contenant des données privées nécessitent des contrôles d'authentification et d'autorisation cohérents. Cette compétence fournit des gardes côté backend, une protection des profils, des attributs vérifiés et des modèles de session côté frontend.

Caffeine canisters need secure Slack messaging without custom HTTP and authentication code. This skill provides an experimental client setup, token guidance, and Motoko examples.

Google Calendar integrations require careful OAuth, token, and time handling. This skill provides a Motoko recipe for authenticated event access, availability checks, and callback routing.

Gmail integrations require careful OAuth, token storage, and callback handling. This skill provides a complete Motoko and frontend recipe for connecting accounts and sending email.

Les conversations IA et les notes de projet restent souvent en dehors du graphe de connaissances de l’utilisateur. Cette skill écrit des pages, des blocs, des tags et des propriétés dans Logseq via son API HTTP locale.

Les équipes perdent du temps lorsque le comportement du code et les étapes de configuration ne sont pas clairs. Cette compétence rédige des docstrings, des sections README, des références d’API et des commentaires à l’aide de modèles pratiques.

Les graphes Logseq DB peuvent être difficiles à modéliser, car les classes, les propriétés et les nœuds partagent des entités. Cette compétence explique le schéma et guide la conception des classes, des propriétés et des requêtes.

Les files d'issues GitHub deviennent difficiles à gérer lorsque les doublons, les signalements obsolètes et les détails manquants s'accumulent. Cette skill guide le triage structuré, les vérifications de doublons, la cartographie des relations et les revues de qualité des issues.

Les réponses d’IA peuvent être correctes tout en restant difficiles à appliquer ou à vérifier. Cette compétence transforme les écarts de qualité en améliorations priorisées avec des étapes claires.

La conception de schémas pour les modèles Logseq peut s'écarter des standards Schema.org. Cette compétence recherche les classes, les propriétés, les hiérarchies et les correspondances de types afin de guider une extension précise des modèles.

Les revues de pull request peuvent manquer des risques, un périmètre flou et des bloqueurs de fusion. Cette compétence structure la revue, la création, les contrôles qualité et les décisions de fusion des PR.

Les équipes ont souvent besoin de conseils d'ingénierie pertinents, mais les recommandations génériques peuvent ignorer les contraintes du projet. Cette compétence recherche des sources fiables et le contexte local afin de recommander des approches de mise en œuvre pratiques.