La création manuelle de modules de fonctionnalités nécessite le respect de modèles d'architecture complexes et de conventions de nommage. Cette compétence automatise la création de modules avec des interfaces TypeScript appropriées, des exports barrel et des normes de qualité appliquées par validation.

Les agents IA claim souvent que les tâches sont terminées sans preuve. Cette compétence garantit que chaque affirmation est étayée par des preuves exécutables comme les résultats de tests, le statut de build et les métriques de couverture. Elle empêche les hallucinations et assure la qualité de production en exigeant des preuves vérifiables avant de marquer les tâches comme terminées.

La construction d'applications pour les runtimes Edge nécessite des modèles spéciaux pour la faible latence et la distribution mondiale. Cette compétence fournit des modèles de déploiement éprouvés pour Cloudflare Workers, Vercel Edge et Deno Deploy.

Mettre en place une infrastructure de déploiement à partir de zéro est complexe et sujet aux erreurs. Cette compétence fournit des modèles prêts pour la production pour Docker, Kubernetes, Terraform et des workflows GitHub Actions que vous pouvez personnaliser pour votre environnement.

Transformer des prototypes de conception HTML en composants React prêts pour la production avec style glassmorphism. Le flux de travail guidé en 5 étapes automatise l'extraction de structure, le mappage de composants, l'échafaudage et la validation de qualité.

La création d'interfaces utilisateur cohérentes et accessibles dans toutes les applications est un défi sans bases de conception standardisées. Cette compétence fournit des structures de jetons de conception, des modèles de composants et des directives d'accessibilité pour créer des systèmes de conception évolutifs qui garantissent la cohérence visuelle et la conformité WCAG.

Concevoir des schémas de base de données à partir de zéro ou optimiser des schémas existants est complexe. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour la normalisation, l'indexation, les migrations et l'optimisation des performances sur des bases SQL et NoSQL.

Les revues de code sont incohérentes et chronophages sans normes claires. Cette compétence fournit des checklists structurées, des modèles de commentaires conventionnels et des modèles de feedback pour garantir des revues approfondies et constructives qui améliorent la qualité du code et la collaboration de l’équipe.

Les idées commencent souvent vagues et incomplètes. Cette compétence vous guide à travers un processus en trois phases pour clarifier les exigences, explorer des alternatives et valider les designs de façon incrémentale avant d’écrire le moindre code. Utilisez cette compétence lors de la création ou du développement de quoi que ce soit, avant de rédiger des plans d’implémentation.

Les systèmes et workflows complexes sont difficiles à expliquer uniquement avec du texte. Cette skill génère des diagrammes ASCII clairs pour l’architecture, les workflows, les comparaisons et les structures de données afin d’améliorer la compréhension et la communication.

Les développeurs passent du temps à chercher où placer le code dans un projet. Cette compétence fournit une intelligence d’architecture instantanée pour la base de code DevPrep AI, y compris les cartes de dossiers, les règles de placement et les outils de validation.

Les équipes ont du mal à se souvenir pourquoi des décisions architecturales ont été prises, ce qui entraîne des débats répétés et des reprises. Cette compétence fournit des modèles et des exemples pour créer des Architecture Decision Records qui capturent le contexte, les alternatives et les compromis afin que les équipes maintiennent une mémoire architecturale pour référence future.

Les API souffrent souvent de modèles incohérents et d'une documentation insuffisante. Ce framework fournit des modèles de conception éprouvés, des conventions de gestion des erreurs et des modèles OpenAPI et AsyncAPI prêts à l'emploi. Concevez des API conviviales qui passent à l'échelle.

La création d'applications natives IA nécessite de comprendre les pipelines RAG, les workflows agentiques et les bases de données vectorielles. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour intégrer les LLM, implémenter la recherche sémantique et créer des agents autonomes qui raisonnent et agissent.

SRAgent aide les chercheurs à travailler avec les bases de données NCBI Sequence Read Archive et GEO. Il convertit entre les formats d'accession, extrait les métadonnées des expériences de séquençage et trouve automatiquement les publications associées.

Créer manuellement des releases de blocklet nécessite d’exécuter plusieurs commandes en séquence. Cette compétence automatise l’ensemble du flux de publication, incluant l’incrément de version, la compilation, la vérification des métadonnées et la création du bundle.

Les bases de code accumulent une dette technique due à des noms peu clairs, une logique dupliquée et une imbrication profonde. Cette compétence offre une approche disciplinée pour améliorer la structure du code tout en préservant le comportement grâce à des filets de sécurité basés sur les tests et des modifications incrémentielles.

La configuration manuelle de blocklet est chronophage et sujette aux erreurs. Cette compétence automatise l'ensemble du processus de conversion de projets web statiques et Next.js en blocklets ArcBlock avec validation.

Les revues de code peuvent manquer des dépendances obsolètes ou des patterns dépréciés. Cette compétence effectue une analyse approfondie avec recherche web en temps réel pour vérifier les versions, contrôler les vulnérabilités de sécurité et valider selon la documentation actuelle.

Les bugs reviennent parce que l’on corrige les symptômes plutôt que les causes profondes. Cette compétence impose un cadre de débogage en quatre phases qui identifie la véritable source des problèmes avant toute tentative de correction.