Cette compétence aide les développeurs à améliorer systématiquement les performances des agents IA grâce à l'analyse basée sur les données, à l'ingénierie de prompt et à des flux de travail de test structurés, permettant une optimisation continue des agents avec des résultats mesurables.

Construire des architectures de mémoire intelligentes pour les agents d'IA qui permettent l'apprentissage à long terme et les réponses conscientes du contexte. Cette compétence fournit des modèles pour implémenter la mémoire à court terme, à long terme et épisodique qui améliore les performances de l'agent au fil du temps.

Cette compétence fournit aux agents IA une mémoire persistante et consultable pour conserver les décisions d'architecture, les motifs et les connaissances d'une session à l'autre sans suivi manuel.

Cette compétence permet à Claude de gérer plusieurs agents CLI locaux s'exécutant dans des sessions tmux parallèles, offrant des fonctionnalités de démarrage/arrêt/surveillance et une planification compatible avec cron pour des workflows automatisés.

Créez des agents IA persistants sur Azure AI Foundry à l'aide du SDK Python Microsoft Agent Framework. Cette compétence fournit des exemples de code pour créer des agents avec des outils hébergés, des outils de fonction et des fils de conversation.

Les agents LLM échouent souvent en production malgré le passage de benchmarks. Cette compétence fournit des tests comportementaux, des évaluations de capacités et des métriques de fiabilité pour détecter les problèmes avant le déploiement.

Cette compétence aide les développeurs à traiter systématiquement les commentaires de revue de PR en utilisant GitHub CLI, en s'assurant qu'aucun retour n'est manqué et que tous les problèmes sont correctement résolus.

Les équipes de sécurité ont besoin d'une documentation complète pour les évaluations Active Directory autorisées. Cette compétence fournit des techniques d'attaque documentées et des commandes d'outils pour les testeurs d'intrusion menant des opérations red team.

Les équipes marketing et les professionnels de la vente perdent des heures sur des tâches ActiveCampaign répétitives comme la gestion des contacts et l'inscription aux automatisations. Cette compétence permet aux assistants IA d'exécuter ces workflows automatiquement grâce à l'intégration Rube MCP.

Cette compétence aide les développeurs à réaliser des audits de conformité WCAG complets en utilisant des outils automatisés et des tests manuels pour identifier les obstacles d'accessibilité et fournir des conseils de remédiation.

Les tests A/B échouent souvent en raison d'une mauvaise conception, d'un arrêt prématuré et de métriques invalides. Cette compétence impose une méthodologie rigoureuse avec des validations obligatoires pour le verrouillage de l'hypothèse, la définition des métriques et le calcul de la taille de l'échantillon avant l'exécution de tout test.

Concevez des sites web et des applications web 3D époustouflants avec Three.js, React Three Fiber et Spline. Cette compétence vous aide à créer des configurateurs de produits interactifs, des portfolios immersifs et des interfaces 3D engageantes qui fonctionnent sur tous les appareils.

Assurez-vous que votre code généré par l’IA respecte les standards de qualité grâce à une vérification automatisée et un rollback. Obtenez des scores de vérité en temps réel et empêchez l’intégration de mauvais code dans votre base de code.

La gestion de flux de travail distribués complexes entre plusieurs agents d'IA constitue un défi sans modèles d'orchestration structurés. Cette compétence fournit des topologies d'essaim avancées, des stratégies de spécialisation d'agents et des mécanismes de tolérance aux pannes pour coordonner des opérations d'agents d'IA parallèles à grande échelle.

Construire des systèmes d'IA complexes avec plusieurs agents exige une coordination sophistiquée. Cette compétence fournit des modèles et des commandes pour des topologies d'essaims maillées, hiérarchiques et adaptatives avec équilibrage de charge automatique et tolérance aux pannes.

Les projets de développement manquent souvent de structure et de cohérence. SPARC propose une méthodologie systématique en 5 phases avec 17 modes spécialisés qui orchestrent plusieurs agents pour un développement logiciel complet, de la spécification à la réalisation.

La création de workflows IA complexes en plusieurs étapes est difficile lorsque chaque étape ne peut pas facilement recevoir le contexte des résultats précédents. Stream-Chain permet des pipelines sophistiqués où la sortie de chaque agent circule automatiquement vers l'étape suivante, prenant en charge des chaînes personnalisées et des workflows prédéfinis éprouvés.

Créer des skills Claude Code nécessite de comprendre le frontmatter YAML, les structures de répertoires et les modèles de divulgation progressive. Ce skill fournit des modèles complets et un guide pas à pas pour créer des skills qui fonctionnent sur Claude, Claude Code, SDK et les plateformes API.

Les agents IA ont des difficultés à apprendre de leurs expériences passées et à s'améliorer au fil du temps. ReasoningBank fournit des modèles d'apprentissage adaptatif utilisant AgentDB pour que les agents puissent suivre les trajectoires, juger les résultats et distiller les souvenirs en modèles réutilisables.

Les agents IA perdent du temps à répéter les mêmes approches sous-optimales. ReasoningBank permet aux agents d'apprendre de l'expérience, de reconnaître des motifs et d'améliorer continuellement leurs stratégies au fil du temps.