비동기 테스트는 동기 코드와 다른 특정 패턴이 필요합니다. 이 기술은 pytest-asyncio 설정, 비동기 픽스처, 비동기 함수 모킹, 데이터베이스 테스트 격리를 바로 사용할 수 있는 패턴을 제공합니다.

SQLModel은 Pydantic과 SQLAlchemy를 결합하여 모델과 스키마에 대한 혼란을 만듭니다. 비동기 SQLAlchemy는 동기식과는 다른 규칙이 있습니다. 이 스킬은 즉시 로딩, 관계, 세션 및 일반적인 데이터베이스 작업을 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

FastAPI로 API를 구축하려면 의존성 주입, 응답 모델, OpenAPI 스키마 설계를 이해해야 합니다. 이 스킬은 일반적인 버그를 예방하고 프론트엔드 팀의 개발자 경험을 개선하는 검증된 패턴을 제공합니다.

비동기 Python 코드는 종종 레이스 컨디션, 세션 누수, 커넥션 풀 문제를 겪습니다. 이 스킬은 FastAPI와 SQLAlchemy를 위한 검증된 패턴을 제공하여 흔한 비동기 함정을 예방합니다.

데이터베이스 마이그레이션은 잘못 수행될 경우 데이터 손실이나 다운타임을 유발할 수 있습니다. 이 스킬은 Alembic 마이그레이션을 생성, 검토 및 안전하게 적용하기 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

Expo iOS 빌드는 EAS Build, 인증서, TestFlight의 복잡한 구성이 필요합니다. 이 스킬은 빌드 구성, TestFlight 제출, 일반적인 문제 해결을 위한 단계별 가이드를 제공합니다.

테스트가 일관성이 없거나, 지나치게 복잡하거나, 구현 세부사항을 테스트할 때 유지보수가 어려워집니다. 이 스킬은 팩토리 함수, 모킹 전략, TDD 워크플로우에 대한 검증된 Jest 패턴을 제공합니다.

체계적인 접근 없이 디버깅하면 근본 문제를 숨기는 증상 중심의 패치로 이어집니다. 이 스킬은 수정 사항을 적용하기 전에 문제를 추적하는 4단계 방법론을 적용하여 더 높은 품질의 솔루션을 제공합니다.

React 애플리케이션은 로딩 상태, 오류 처리, 빈 상태 처리에서 어려움을 겪어 사용자 경험이 저하됩니다. 이 기술은 UI 상태 관리, 폼 제출, 비동기 데이터 가져오리를 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

GraphQL 작업을 수동으로 작성하면 타입 오류와 유지보수 문제가 발생합니다. 이 스킬은 자동 타입 생성과 함께 쿼리, 뮤테이션 및 Apollo Client 통합을 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

React에서 폼을 구축하려면 유효성 검사, 상태 및 제출 처리가 필요합니다. 이 스킬은 Yup 스키마를 사용하여 접근 가능하고 검증된 폼을 만들기 위한 검증된 Formik 패턴을 제공합니다.

디자인 표준 없이 인터페이스를 구축하면 스타일이 일관되지 않고 유지 관리 문제가 발생합니다. 이 기술은 통합되고 유지 관리 가능한 사용자 인터페이스를 위한 컴포넌트 패턴과 디자인 토큰을 제공합니다.

Claude는 적절한 구조 없이 대규모 코드베이스를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 자동 프로젝트 매핑, 심볼 인덱싱, 중복 감지를 제공하여 Claude가 느린 grep 검색 없이 함수, 클래스, 파일을 즉시 찾을 수 있도록 합니다.

구조화된 단계 없이 소프트웨어 프로젝트를 관리하면 요구사항 누락과 불완전한 기능이 발생합니다. 이 스킬은 각 단계가 정의된 기준을 충족할 때까지 진행을 차단하는 다섯 가지 필수 게이트를 강제하여 체계적인 워터폴 개발을 보장합니다.

전통적인 분산된 로그 구문은 디버깅을 어렵게 만들고 컨텍스트가 부족합니다. 이 가이드는 모든 디버깅 컨텍스트를 포함하는 요청당 하나의 포괄적인 이벤트를 발행하는 방법을 알려줍니다.

소프트웨어 프로젝트에는 단순한 할 일 목록을 넘어선 구조화된 요구사항 추적이 필요합니다. 이 스킬은 저장소에 저장되는 지속 가능한 YAML 형식으로 요구사항, 테스트 케이스, 진행 상황 추적을 포함하는 워터폴 스타일의 기능 관리를 제공합니다.

명확한 방법론 없이 LLM 애플리케이션을 구축하면 시간 낭비와 예산 초과로 이어집니다. 이 스킬은 작업 적합성 평가, 파이프라인 설계, 효율적인 반복 작업을 위한 검증된 프레임워크를 제공합니다.

LLM 컨텍스트 윈도우는 대화가 길어질수록 작업 복잡도를 제한하고 비용을 증가시킵니다. 이 기술은 전략적 압축, 관찰 마스킹, KV-cache 최적화 및 컨텍스트 분할을 통해 효과적인 용량을 확장하는 기법을 제공합니다.

LLM 에이전트는 컨텍스트가 증가함에 따라 예측 불가능하게 실패합니다. 이 스킬은 중간 위치 효과 손실, 포이즈닝, 어텐션 붕괴와 같은 컨텍스트 저하 문제를 식별하고 수정하여 에이전트가 대규모에서도 안정적으로 유지되도록 도와줍니다.

긴 AI 에이전트 세션은 빠르게 컨텍스트 창을 초과하여 실패를 일으킵니다. 이 스킬은 중요한 정보를 보존하면서 토큰을 98%+ 이상 줄이는 검증된 압축 전략을 제공합니다.