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Verificações manuais de qualidade são inconsistentes e demoradas. Esta skill automatiza a verificação abrangente de qualidade através de análise estática, testes dinâmicos e validação de integração com pontuações de certificação mensuráveis e documentação de conformidade.

Garante que seu código realmente funciona criando ambientes de teste isolados e executando código com entradas realistas. Esta habilidade vai além da análise estática para verificar a funcionalidade genuína através de fluxos de trabalho sistemáticos de teste, depuração e validação.

Flow Nexus oferece sandboxes em nuvem, armazenamento, bancos de dados e serviços de implantação. Esta skill automatiza a autenticação, criação de sandboxes, implantação de aplicativos, monitoramento e gerenciamento de cobrança para a plataforma Flow Nexus.

Projetos multi-agente complexos requerem coordenação sofisticada. Esta habilidade fornece padrões sistemáticos para alternância de topologia dinâmica, comportamentos auto-organizantes de agentes e alocação adaptativa de recursos para otimizar o desempenho do enxame.

Construir modelos de ML prontos para produção requer infraestrutura complexa de treinamento distribuído. Esta skill automatiza todo o pipeline desde o design da arquitetura até a implantação em nuvem usando a plataforma Flow Nexus.

O sandbox do Claude Code precisa de configuração de rede segura para prevenir acesso não autorizado enquanto permite domínios confiáveis. Esta skill fornece orientação passo a passo para configurar regras de firewall, domínios confiáveis e políticas de acesso.

Revisões manuais de código são lentas e inconsistentes entre revisores. Esta skill orquestra 15 agentes de IA especializados para validar PRs sistematicamente em dimensões de segurança, desempenho, arquitetura e documentação em um fluxo de trabalho repetível de 4 horas.

Revisões manuais de código são demoradas e inconsistentes entre equipes. Esta habilidade orquestra cinco agentes de IA especializados para realizar análise abrangente de segurança, desempenho, qualidade, testes e documentação em pull requests em paralelo, entregando relatórios de revisão padronizados com feedback acionável.

Revisões manuais de código são lentas e inconsistentes. Esta skill orquestra 4 agentes especializados em IA que analisam pull requests em paralelo para vulnerabilidades de segurança, gargalos de performance, problemas de estilo de código, lacunas de cobertura de testes e completude de documentação com pontuação de prontidão para merge.

Lançamentos de software exigem coordenar incrementos de versão, testes, implantação e documentação. Esta skill orquestra múltiplos agentes de IA para gerenciar todo o fluxo de trabalho de lançamento automaticamente. Ela garante processos consistentes, reduz erros humanos e fornece capacidades de reversão.

Coordenar lançamentos de produtos entre várias equipes é complexo e propenso a erros. Esta skill orquestra mais de 15 agentes de IA especializados através de um fluxo de trabalho comprovado de 10 semanas, cobrindo fases de pesquisa, desenvolvimento, marketing, lançamento e otimização.

Escrever prompts eficazes é um desafio quando os orçamentos de tokens são limitados e a clareza importa. Esta skill analisa seus prompts para detectar redundâncias, instruções vagas e anti-padrões, e fornece recomendações de otimização específicas que podem reduzir o uso de tokens em 20-50% enquanto melhoram a clareza.

Fluxos de trabalho complexos de múltiplos agentes tornam-se geráveis quando tratados sequencialmente. Esta skill fornece uma abordagem estruturada para decompor tarefas, coordenar execução distribuída através de agentes especializados e sintetizar resultados em saídas unificadas.

Prompts mal estruturados produzem respostas de IA inconsistentes. Esta skill aplica um framework de 5 fases usando Chain-of-Thought, Self-Consistency e outros padrões baseados em evidências para transformar prompts em versões de alto desempenho com melhoria mensurável.

O desempenho do agente estagna sem aprender com a experiência. O ReasoningBank captura trajetórias de decisão, extrai padrões e treina modelos para melhorar continuamente as estratégias do agente ao longo do tempo.

Acabar com os tokens no meio de uma tarefa desperdiça tempo e esforço. Esta skill analisa seu orçamento de tokens, estima a complexidade da tarefa e cria planos de execução fragmentados que garantem a conclusão do trabalho dentro dos limites.

Gerenciar mudanças em vários repositórios é complexo e sujeito a erros. Esta skill orquestra agentes de IA para propagar atualizações, impor arquitetura e sincronizar releases de forma consistente em todos os repositórios.

Gerir projetos GitHub manualmente desperdiça tempo e cria seguimento inconsistente. Esta habilidade coordena agentes inteligentes para automatizar o triagem de issues, planeamento de sprints, seguimento de marcos e sincronização de quadros usando a API do GitHub Projects v2.

Documentação manual é demorada e frequentemente desatualizada. Esta skill gera automaticamente documentação abrangente de API, arquivos README, comentários inline e diagramas de arquitetura ao analisar a estrutura do código.

Reunir requisitos do projeto pode ser demorado e incompleto quando feito através de conversa linear. Esta skill usa a ferramenta de perguntas interativas do Claude Code para coletar sistematicamente todas as informações necessárias através de perguntas estruturadas de múltipla escolha, garantindo que nada seja esquecido.

Desenvolver modelos de machine learning requer expertise em preparação de dados, seleção de arquitetura, treinamento e implantação. Esta skill automatiza todo o pipeline de ML com melhores práticas integradas, entregando modelos prontos para produção em menos de 90 minutos.

Código falso que parece completo mas não funciona pode chegar à produção e causar falhas. Esta skill identifica sistematicamente código de teatro através de varredura de padrões, validação de execução e análise comportamental para prevenir que implementações não funcionais sejam lançadas.

Gerenciar agentes de IA distribuídos em infraestrutura de nuvem é complexo e propenso a erros. Esta skill fornece um processo padronizado de 5 fases para inicializar, implantar, coordenar, monitorar e escalar enxames de agentes usando a plataforma Flow Nexus com otimização automática.

O treinamento de ML pode falhar silenciosamente com problemas como divergência de perda, valores NaN, overfitting e problemas de gradiente. Esta skill fornece um fluxo de trabalho sistemático de 5 fases para diagnosticar causas raízes, aplicar correções e validar melhorias com técnicas comprovadas.