클린 아키텍처는 상태를 변경하는 연산과 데이터를 반환하는 연산 간의 명확한 분리를 요구합니다. 이 기술은 .NET 응용 프로그램에서 명령 쿼리 분리(CQS) 및 CQRS를 구현하기 위한 패턴과 코드 예제를 제공합니다.

명확한 지침 없이 유지보수 가능한 TypeScript 코드를 작성하는 것은 어렵습니다. 이 스킬은 DRY, KISS, YAGNI 원칙의 실용적인 예제를 제공하여 팀이 이해할 수 있는 더 깔끔하고 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.

Next.js, React 19, shadcn/ui를 사용한 최신 프론트엔드 코드를 작성하려면 Server Components, 데이터 가져오기 패턴, 성능 최적화에 대한 이해가 필요합니다. 이 기술은 타입 안전하고高性能한 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 포괄적인 가이드라인과 검증된 패턴을 제공합니다.

Supabase를 위한 백엔드 코드 작성은 여러 구성 요소로 인해 복잡할 수 있습니다. 이 스킬은 Edge Functions, 데이터베이스 설계, Row-Level Security 및 통합을 위한 즉시 사용 가능한 패턴을 제공하여 더 빠르게 배포하고 버그를 줄일 수 있도록 합니다.

격리된 테스트 환경을 생성하고 실제 입력값으로 코드를 실행하여 코드가 실제로 작동하는지 확인합니다. 이 스킬은 정적 분석을 넘어 체계적인 테스팅, 디버깅 및 검증 워크플로를 통해 실제 기능을 검증합니다.

수동 코드 검토는 느리고 검토자마다 일관성이 부족합니다. 이 스킬은 15개의 전문화된 AI 에이전트를 오케스트레이션하여 보안, 성능, 아키텍처, 문서 차원에서 체계적으로 PR을 검증하며, 4시간 워크플로우로 반복 가능한 검증을 수행합니다.

수동 코드 리뷰는 시간이 많이 들고 팀마다 일관성이 부족합니다. 이 스킬은 5개의 전문화된 AI 에이전트를 오케스트레이션하여 풀 리퀘스트에 대해 병렬로 보안, 성능, 품질, 테스트 및 문서 분석을 수행하고 실행 가능한 피드백이 포함된 표준화된 리뷰 보고서를 제공합니다.

복잡한 코드베이스에서 버그를 찾는 것은 귀중한 개발 시간을 낭비합니다. 이 스킬은 근본 원인을 식별하고 수정 사항을 자동으로 검증하는 구조화된 5단계 디버깅 워크플로우를 제공합니다.

API 구축에는 체계적인 계획, 구현, 테스트 및 배포가 필요합니다. 이 스킬은 TDD 방법론을 사용하여 프로덕션 수준의 REST API를 제공하기 위해 5개 단계에 걸쳐 12명의 전문 에이전트를 조율합니다.

복잡한 AI 시스템을 구축하려면 정교한 조율이 필요합니다. 이 스킬은 자동 로드 밸런싱, 내결함성, 지능형 작업 분배를 갖춘 에이전트 스웜 오케스트레이션을 위한 검증된 패턴과 명령을 제공합니다.

작동하는 코드만으로는 충분하지 않습니다. 나쁜 스타일은 혼란을 만들고 기술 부채를 쌓으며 팀 협업을 느리게 합니다. 이 스킬은 체계적인 스타일 감사와 리팩토링을 적용해 기능적으로 올바른 코드를 유지보수 가능하고 프로덕션 수준의 코드로 변환합니다.

수동 코드 리뷰는 시간이 많이 들고 일관성이 없습니다. 이 워크플로우는 품질, 보안, 성능, 아키텍처, 문서 전반에 걸쳐 여러 전문 AI 에이전트를 조정하여 철저한 리뷰를 병렬로 수행합니다.

REST API를 처음부터 구축하려면 백엔드, 데이터베이스, 테스팅, DevOps 등 여러 전문 분야를 조율해야 합니다. 이 스킬은 테스트 주도 개발을 사용하여 프로덕션 준비가 완료된 API를 설계, 구현, 테스트, 문서화 및 배포하기 위해 AI 에이전트를 조율하는 완전한 2주 워크플로우를 제공합니다.

복잡한 버그 디버깅은 개발자의 시간을 낭비합니다. 이 스킬은 체계적인 근본 원인 분석, 다중 모델 추론, 자동화된 테스트를 사용하여 검증된 솔루션으로 버그를 더 빠르게 식별하고 수정합니다.

추측에 기반한 구축을 중단하세요. 이 스킬은 6개 에이전트 연구 팀과 5회 반복 사전 분석을 활용하여 3% 미만의 실패 신뢰도로 증거 기반 프로젝트 계획을 수립합니다.

AI 에이전트는 동일한 실수를 반복하고 차선의 전략을 사용하는 데 시간을 낭비합니다. ReasoningBank Intelligence는 에이전트가 모든 경험에서 학습하고, 패턴을 인식하며, 시간이 지남에 따라 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다.

코드 품질 검사에 시간이 너무 오래 걸려 개발 속도가 느려집니다. theater 감지, 린팅, 보안 스캔, 테스트를 병렬로 실행하여 즉각적인 피드백을 받으세요.

혼자서 코드를 작성하면 속도가 느려지고 학습이 제한됩니다. 이 스킬은 유연한 드라이버-네비게이터 역할, 자동 테스팅, 지속적인 코드 리뷰를 통한 AI 지원 페어 프로그래밍을 가능하게 합니다. 개발 속도를 높이고 모범 사례를 학습하면서 실시간 품질 피드백을 받을 수 있습니다.

수동 코드 리뷰는 느리고 일관성이 없습니다. Code Review Assistant는 멀티 에이전트 스웜을 사용하여 보안, 성능, 스타일, 테스트, 문서화를 병렬로 분석한 다음 수정 제안과 함께 상세한 피드백을 GitHub에 직접 게시합니다.

복잡한 AI 워크플로우를 구축하려면 여러 모델과 도구를 조정해야 합니다. 이 스킬은 순차적, 병렬 및 조건부 스테이지를 사용하여 작업을 최적의 AI 모델로 자동 라우팅하는 캐스케이드를 정의하는 선언적 프레임워크를 제공합니다.