Arquitetura limpa requer separação clara entre operações que alteram estado e aquelas que retornam dados. Esta skill fornece padrões e exemplos de código para implementar Command Query Separation e CQRS em aplicações .NET.

Escrever código TypeScript sustentável é desafiador sem orientação clara. Esta habilidade oferece exemplos práticos dos princípios DRY, KISS e YAGNI para ajudar você a escrever código mais limpo e legível que sua equipe possa entender.

Escrever código frontend moderno com Next.js, React 19 e shadcn/ui requer compreensão de Server Components, padrões de busca de dados e otimização de performance. Esta skill fornece diretrizes abrangentes e padrões comprovados para criar aplicações web tipadas e de alto desempenho.

Escrever código backend para Supabase pode ser complexo com muitas partes móveis. Esta habilidade fornece padrões prontos para uso para Edge Functions, design de banco de dados, Segurança em Nível de Linha e integrações para que você possa enviar mais rápido com menos bugs.

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.

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.

Encontrar bugs em bases de código complexas desperdiça tempo valioso de desenvolvimento. Esta skill fornece um fluxo de trabalho estruturado de depuração em 5 fases que identifica causas raiz e valida correções automaticamente.

A construção de APIs requer planejamento sistemático, implementação, teste e implantação. Esta habilidade orquestra 12 agentes especialistas em 5 fases para entregar APIs REST prontas para produção usando a metodologia de Desenvolvimento Orientado por Testes.

A construção de sistemas de IA complexos com múltiplos agentes requer coordenação sofisticada. Esta skill oferece padrões comprovados e comandos para orquestrar enxames de agentes com balanceamento de carga automático, tolerância a falhas e distribuição inteligente de tarefas.

Código que funciona não é suficiente. Estilo ruim cria confusão, acumula dívida técnica e desacelera a colaboração da equipe. Esta habilidade transforma código funcionalmente correto em código mantenível e de qualidade de produção, aplicando auditorias de estilo sistemáticas e refatoração.

Revisões manuais de código são demoradas e inconsistentes. Este fluxo de trabalho coordena múltiplos agentes de IA especializados para realizar revisões abrangentes em qualidade, segurança, performance, arquitetura e documentação em paralelo.

Construir APIs REST do zero requer coordenar múltiplos especialistas em backend, banco de dados, testes e DevOps. Esta skill fornece um fluxo de trabalho completo de 2 semanas que coordena agentes de IA para projetar, implementar, testar, documentar e implantar APIs prontas para produção usando desenvolvimento orientado a testes.

Depurar erros complexos desperdiça horas do tempo do desenvolvedor. Esta habilidade usa análise sistemática de causa raiz, raciocínio multi-modelo e testes automatizados para identificar e corrigir erros mais rápido com soluções validadas.

Pare de construir baseado em suposições. Esta skill usa equipes de pesquisa com 6 agentes e análise pré-mortem de 5 iterações para criar planos de projeto baseados em evidências com menos de 3 por cento de confiança de falha.

Agentes de IA desperdiçam tempo repetindo os mesmos erros e usando estratégias subótimas. A Inteligência ReasoningBank permite que seus agentes aprendam com cada experiência, reconheçam padrões e melhorem continuamente seu desempenho ao longo do tempo.

As verificações de qualidade de código demoram muito e atrasam o desenvolvimento. Execute detecção de teatro, linting, verificações de segurança e testes em paralelo para feedback instantâneo.

Escrever código sozinho te deixa mais lento e limita seu aprendizado. Esta skill permite programação em par assistida por IA com papéis flexíveis de driver-navigator, testes automáticos e revisão contínua de código. Você recebe feedback de qualidade em tempo real enquanto acelera o desenvolvimento e aprende as melhores práticas.

Revisões manuais de código são lentas e inconsistentes. O Assistente de Revisão de Código usa um enxame de múltiplos agentes para analisar pull requests em paralelo nas áreas de segurança, desempenho, estilo, testes e documentação, e depois publica feedback detalhado com sugestões de correção diretamente no GitHub.

Construir fluxos de trabalho de IA complexos requer a coordenação de múltiplos modelos e ferramentas. Esta skill fornece um framework declarativo para definir cascatas com estágios sequenciais, paralelos e condicionais que roteiam automaticamente tarefas para o modelo de IA ideal.