L'analyse SEO permet d'améliorer la visibilité du site web dans les moteurs de recherche. Cette compétence fournit des recommandations pratiques pour le SEO technique, les balises méta, les Core Web Vitals et le balisage schema afin d'améliorer le classement.

Concevoir des systèmes sécurisés et mettre en œuvre des contrôles de sécurité robustes. Cette compétence fournit des conseils complets sur l'architecture de sécurité, l'authentification, l'autorisation et les cadres de conformité.

Les audits de sécurité nécessitent une méthodologie systématique et des listes de contrôle complètes. Cette compétence fournit des directives OWASP Top 10, des cadres d'évaluation des vulnérabilités et des modèles de rapports d'audit pour des revues de sécurité approfondies.

Écrire des scripts Python autonomes avec des dépendances nécessite une configuration et une mise en place manuelles. Cette compétence génère des scripts prêts à l'emploi avec des métadonnées inline PEP 723, une gestion automatique des dépendances et un parsing correct des arguments CLI.

Des prompts mal conçus entraînent des réponses IA incohérentes. Cette compétence fournit des techniques expertes pour concevoir des prompts efficaces, notamment le few-shot learning, le raisonnement chain-of-thought et un formatage clair de la sortie afin d’améliorer les performances des LLM.

Les applications souffrent souvent de temps de réponse lents, d'une utilisation élevée de la mémoire et d'une mauvaise expérience utilisateur. Cette compétence fournit des conseils experts pour identifier les goulots d'étranglement, optimiser le code, effectuer des tests de charge et améliorer les Core Web Vitals aux niveaux frontend, backend et base de données.

L'extraction manuelle de données PDF est fastidieuse et suette aux erreurs. Cette compétence fournit des modèles de code pour extraire du texte, des tableaux et des données de formulaires à partir de PDF utilisant des bibliothèques Python.

La construction d'applications Next.js nécessite une compréhension du App Router, des Server Components et des modèles de performance. Cette compétence fournit des conseils d'expert en architecture pour la conception, la migration et l'optimisation des applications Next.js avec des modèles modernes.

Les problèmes réseau causent des temps d'arrêt et des vulnérabilités de sécurité. Cette compétence fournit des guides de référence complets pour l'architecture réseau, l'équilibrage de charge, la configuration DNS et le débogage SSL/TLS.

Les équipes construisant l'automatisation n8n-Jira ont besoin de modèles et de conventions cohérents. Cette compétence fournit des modèles standardisés, des structures de flux de travail et des modèles Python pour assurer un code d'automatisation maintenable et sécurisé.

La création de workflows n8n nécessite la compréhension de la structure JSON, des modèles de nœuds et des points de terminaison d'API REST. Cette compétence fournit des modèles prêts à l'emploi pour les webhooks, les intégrations d'API et les workflows d'automatisation qui fonctionnent avec votre instance n8n.

Les assistants IA sautent souvent aux conclusions en se basant sur la reconnaissance de motifs sans vérification. Cette compétence impose un raisonnement basé sur les preuves, la génération de multiples hypothèses et une vérification systématique avant toute conclusion. Elle évite les erreurs coûteuses liées aux recommandations basées sur des suppositions.

Les transcriptions de réunions contiennent des informations précieuses sur votre style de communication que la plupart des personnes ne découvrent jamais. Cette compétence identifie les schémas d'évitement des conflits, les habitudes verbales, les compétences d'écoute et le comportement de leadership pour vous aider à devenir un communicateur plus efficace.

La création de configurations de serveur MCP nécessite une compréhension approfondie de l'architecture du Model Context Protocol et des modèles d'intégration. Cette compétence fournit des conseils experts pour concevoir, implémenter et optimiser les intégrations MCP pour tout service.

La construction de systèmes d'apprentissage automatique nécessite de naviguer parmi des choix complexes, du prétraitement des données au déploiement en production. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour l'ensemble du cycle de vie du ML.

La recherche de prospects qualifiés prend des heures de travail manuel. Cette compétence analyse votre entreprise, identifie les entreprises correspondantes et propose des stratégies de contact personnalisées afin que vous puissiez vous concentrer sur la prospection plutôt que sur la recherche.

La gestion manuelle des problèmes Jira prend du temps sur le développement. Cette compétence permet aux assistants IA de rechercher, créer, mettre à jour et faire basculer les problèmes Jira en langage naturel et en requêtes JQL via l'API REST officielle v3.

L'écriture de tests en Go peut être un défi sans guide sur les modèles et les bonnes pratiques. Cette compétence fournit des exemples complets pour les tests basés sur des tables, les mocks, les tests d'intégration avec des conteneurs et les benchmarks de performance.

Les applications Go souffrent souvent de goulots d'étranglement cachés dans les allocations mémoire et les modèles de concurrence. Cette compétence fournit des techniques éprouvées pour identifier les goulots d'étranglement avec pprof, réduire les allocations avec sync.Pool, et implémenter des modèles de worker efficaces qui passent à l'échelle.

La création d'applications Go évolutives nécessite des modèles architecturaux éprouvés. Cette compétence fournit des conseils sur l'architecture propre, l'architecture hexagonale et les principes DDD pour un code prêt pour la production.