Les utilisateurs de Logseq ont souvent besoin d’un accès fiable aux pages, blocs, propriétés et relations sans rédiger chaque requête à la main. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des assistants structurés pour lire les données d’un graphe Logseq local.

Les graphes Logseq DB peuvent être difficiles à interroger avec du Datalog brut. Cette compétence fournit des modèles réutilisables pour les filtres, les pulls, les règles, les dates et les agrégations.

Les suites Playwright peuvent devenir instables lorsque la configuration, les locators et les fixtures sont incohérents. Cette compétence fournit des modèles pratiques pour des tests de navigateur fiables, le débogage et des page objects réutilisables.

La planification de sprint peut échouer lorsque le périmètre du backlog, la capacité de l’équipe et les objectifs ne sont pas clairs. Cette skill guide des workflows structurés de planification, de priorisation et de revue.

Les grands dépôts perdent du temps lorsque les issues utilisent des étiquettes incohérentes et des jalons peu clairs. Cette compétence aide à créer des taxonomies, à effectuer des mises à jour en masse et à suivre l’avancement via des flux de travail GitHub.

Les grands ensembles de modules deviennent difficiles à maintenir lorsque la taille, la documentation et les ratios dérivent. Cette compétence examine la structure des modules Logseq et recommande des refactorisations ciblées.

Les graphes Logseq Markdown peuvent être difficiles à transférer au format Database sans perdre leur structure. Cette compétence aide les utilisateurs à planifier, importer, valider et dépanner les migrations avec des étapes claires.

Le travail parallèle sur des branches peut devenir lent lorsqu’un checkout bloque une autre tâche. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows Git worktree.

Les hiérarchies d’issues GitHub et les blocages sont difficiles à gérer avec le CLI standard des issues. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans des workflows de relations basés sur GraphQL.

La configuration de GitHub Projects v2 peut nécessiter de nombreux détails GraphQL et CLI. Cette compétence guide la création de tableaux, les champs, les vues, la collecte des issues et les workflows de reporting.

Les équipes perdent du temps lorsque la documentation grandit sans structure. Cette compétence aide à planifier les répertoires, la navigation, l'outillage et les standards pour une documentation maintenable.

Des messages de commit incohérents compliquent la revue, les changelogs et l’automatisation. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à créer, relire et valider des commits Conventional Commits avec le contexte des issues GitHub.

Les projets Jest ont souvent besoin de modèles cohérents pour la configuration, les mocks et les assertions. Cette skill fournit des conseils ciblés, des modèles et des vérifications pour les tests JavaScript, TypeScript, React et de style Vitest.

Les dépôts inconnus ralentissent le travail sur les fonctionnalités et la réponse aux incidents. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code un processus structuré pour découvrir une base de code.

Les mises à jour de composants peuvent laisser des descriptions vagues, des autorisations d’outils trop larges et des exemples faibles. Cette skill applique des améliorations structurées qui préservent le comportement tout en améliorant la clarté, la sécurité et l’utilisabilité.

Les mainteneurs open source ont besoin d’une validation cohérente des issues avant d’ajouter des labels, des commentaires ou de les fermer. Cette skill fournit des workflows GitHub structurés pour le triage, les réponses, la planification et la coordination des pull requests.

Les grands modèles de base de données Logseq sont difficiles à examiner manuellement. Cette compétence résume la structure EDN, les problèmes de qualité et les différences entre variantes.

La documentation peut diverger à mesure que les fichiers, les liens, les exemples et les modules changent. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans une validation structurée.

Les équipes perdent du temps lorsque les titres d’issues, les labels et les métadonnées de projet varient d’un dépôt à l’autre. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans la création cohérente d’issues GitHub.

Les réponses de l’IA peuvent répéter des erreurs lorsque les retours ne sont pas capturés. Cette compétence ajoute des points de contrôle, des journaux d’apprentissage et des cycles d’itération pour une amélioration mesurable.