이 스킬은 Stitch 프로젝트를 분석하고 일관된 UI 개발을 위한 신뢰할 수 있는 소스로 작동하는 시맨틱 디자인 문서를 자동으로 생성합니다.

구성 오류는 배포 실패와 보안 취약점을 초래합니다. 이 스킬은 자동화된 검증, 스키마 강제 적용, 환경별 검사를 제공하여 프로덕션에 도달하기 전에 잘못된 구성을 방지합니다.

적절한 방법론 없이는 프로덕션 배포가 위험합니다. 이 스킬은 다운타임을 최소화하는 안전한 배포, 롤백 전략 및 검증 워크플로우를 위한 의사결정 프레임워크를 가르칩니다.

애플리케이션 배포는 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. Deployment Engineer 스킬은 배포 전략 설계, CI/CD 파이프라인 구축, 클라우드 플랫폼 전반의 문제 해결에 대한 전문가급 지침을 제공합니다.

이 스킬은 DevOps 엔지니어가 안정적 소프트웨어 릴리스를 위해 승인 게이트, 보안 스캔, 자동화된 배포 전략을 갖춘 견고한 다단계 CI/CD 파이프라인을 설계할 수 있도록 도와줍니다.

주요 의존성 업그레이드 관리는 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 호환성 분석, 단계적 배포 및 포괄적인 테스트를 위한 구조화된 안내를 제공하여 변경으로 인한 문제를 최소화합니다.

새로운 취약점이 지속적으로 등장하고 복잡한 라이선스 요구사항이 있는中で 의존성을 안전하게 관리하는 것은 어렵습니다. 이 스킬은 취약점 스캔, 라이선스 준수 검사를 자동화하고 우선순위가 지정된 수정 전략을 제공합니다.

DeFi 애플리케이션을 구축하려면 안전하고 검증된 스마트 계약 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 스테이킹, AMM, 거버넌스, lending, 플래시 론을 위한 프로덕션 준비 Solidity 템플릿을 제공합니다.

수동 연구는 시간이 오래 걸리고 종종 불완전합니다. 이 스킬은 Google Gemini Deep Research Agent를 사용하여 다단계 연구를 자동화하고, 몇 분 만에 인용이 포함된 포괄적인 보고서를 제공합니다.

체계적인 디버깅 워크플로우와 AI 기반 패턴 인식을 결합하여 프로덕션 인시던트의 평균 해결 시간을 ��축하세요. 구조화된 가설 생성, 관찰 가능성 데이터 상관 분석, 검증된 수정 권장 사항을 제공합니다.

좌절스러운 디버깅 세션을 입증된 기술, 강력한 도구 및 어떤 기술 스택이든 작동하는 체계적인 접근 방식으로 체계적인 문제 해결로 전환하세요.

개발자가 이해하기 어려운 오류나 예기치 않은 동작을 마주칠 때, 근본 원인을 식별하는 데 어려움을 겪습니다. 디버거 스킬은 오류를 분석하고 문제의 원인을 추적하며 검증된 수정 사항을 구현하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다.

도메인 규칙을 깔끔한 코드 구조로 변환하는 데 어려움을 겪고 계신가요? 이 스킬은 엔티티, 값 객체,Aggregate, 리포지토리, 도메인 이벤트를 포함한 DDD 전술 패턴을 안내해 드립니다.

이 스킬은 도메인 전문가와 명확한 도메인 경계와 공통된 이해를 만들기 위해 서브도메인, 바운디드 컨텍스트, 보편적 언어와 같은 도메인 주도 설계 전략적 아티팩트를 설계하는 데 도움을 줍니다.

여러 바운디드 컨텍스트가 상호작용할 때 도메인 주도 설계 통합이 복잡해집니다. 이 스킬은 검증된 DDD 패턴을 사용하여 컨텍스트 간의 명확한 계약과 부패 방지 계층을 정의합니다.

분석 팀은 일관되지 않은 데이터 모델과 불충분한 문서로 고생합니다. 이 스킬은 적절한 테스트, 문서화 및 증분 처리를 통해 dbt 프로젝트를 구성하는 검증된 패턴을 제공합니다.

DBOS TypeScript SDK를 사용하면 자동으로 실패에서 복구되는 내구성 있는 워크플로로 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 스킬은 워크플로, 스텝, 큐 및 통신 패턴에 대한 모범 사례를 제공합니다.

DBOS Python은 실패에서 자동으로 복구하는 내구성 있는 워크플로 실행을 제공합니다. 데이터 손실이나 손상 없이 충돌, 재시작, 재시도를 견디는 워크플로를 작성하세요.

DBOS Go SDK 는 충돌과 재시작에서도 견딜 수 있는 내구성 있는 워크플로우 실행을 제공합니다. 자동 재시도, 큐 기반 동시성 처리, 트랜잭션 보장을 통해 내결함성 애플리케이션을 구축하세요.

AI 에이전트는 큰 코드베이스에서 컨텍스트를 잃고 방향 설정에 토큰을 낭비합니다. 이 스킬은 쿼리 가능한 그래프를 통해 영구적인 구조적 메모리를 제공하여 에이전트가 파일을 다시 읽지 않고 종속성과 코드 관계를 탐색할 수 있게 합니다.