Aplicativos Convex podem desenvolver gargalos de desempenho à medida que escalam. Esta habilidade diagnostica problemas de desempenho em leituras de hot-path, subscriptions, conflitos OCC e limites de função, depois aplica correções direcionadas seguindo padrões estabelecidos.

Esta habilidade ajuda desenvolvedores a projetar e construir componentes Convex com tabelas isoladas, limites claros e wrappers seguros voltados para o app. Ela orienta os usuários através do fluxo de criação de componentes com validação incorporada e melhores práticas.

Genkit simplifica o desenvolvimento de aplicações de IA em JavaScript e TypeScript, mas navegar pelas mudanças de API e melhores práticas pode ser demorado. Esta skill fornece orientação especializada sobre flows, tools e providers para ajudá-lo a construir aplicações de IA prontas para produção rapidamente.

Automatically generate comprehensive unit tests for Java projects using JUnit 5 and Mockito. This skill helps you write test cases that cover happy paths, edge cases, and error scenarios while maintaining best practices.

A avaliação precisa de kernels GPU é difícil devido ao overhead de medição. Esta skill fornece instruções passo a passo para usar o profiling de hardware CUPTI para obter tempos de execução precisos de kernels. Compare diferentes backends como FlashAttention e cuDNN para encontrar a implementação mais rápida para sua carga de trabalho.

Adicionar capacidades de IA a aplicativos web requer compreensão da configuração do Firebase SDK e integração com a API Gemini. Esta skill fornece orientação passo a passo para integrar IA generativa com suporte a texto, imagens, chat e streaming.

Desenvolvedores precisam de orientação para usar o framework Genkit corretamente em projetos Node.js e TypeScript. Esta competência oferece documentação de referência, soluções para erros comuns e padrões de código para criar aplicações alimentadas por IA com Genkit.

Criar aplicações de IA em Go requer entender os padrões do Genkit SDK para geração, prompts, fluxos e provedores de modelo. Esta skill fornece documentação de referência abrangente para criar aplicações Go alimentadas por IA com saída estruturada, streaming e chamada de ferramentas.

Integrar modelos de IA em aplicações Dart e Flutter requer compreensão dos fluxos, ferramentas e plugins do Genkit. Esta skill fornece documentação de referência abrangente e exemplos de código para o SDK Genkit Dart.

Traduzir designs do Figma em código pronto para produção manualmente é demorado e propenso a erros. Esta skill fornece um fluxo de trabalho estruturado para implementação de UI pixel-perfect com mapeamento automático de tokens de design.

Obtenha revisões abrangentes de código que detectam vulnerabilidades de segurança, problemas de performance e questões arquiteturais antes que cheguem à produção. Esta habilidade analisa seu código sistematicamente em múltiplas dimensões para fornecer feedback acionável.

A revisão manual de código é demorada e propensa a erros. Este revisor de código com IA analisa automaticamente o código-fonte para identificar bugs, vulnerabilidades de segurança, problemas de estilo e desempenho, com sugestões de correções acionáveis.

Dados JSON são difíceis de ler quando minificados ou formatados incorretamente. Esta skill valida e embeleza strings JSON com indentação especificada pelo usuário para melhorar a legibilidade para depuração, registro e inspeção de dados.

Os usuários precisam de uma maneira simples de criar mensagens de saudação personalizadas em Ruby. Esta skill oferece um script Ruby leve que gera um cumprimento personalizável com o nome do usuário e informações da versão Ruby.

Brainfuck é uma linguagem de programação esotérica com apenas 8 comandos. Esta skill oferece uma implementação completa de Hello World demonstrando código minimalista que produz saudações usando manipulação pura de ASCII.

New programmers often struggle to understand code through documentation alone. This skill transforms learning into interactive app-building sessions where every line is explained, concepts are introduced progressively, and learning happens through practical doing.

Traditional unit tests check specific inputs, but miss edge cases. This skill teaches you property-based testing with proptest to automatically generate test inputs and discover hidden bugs.

Desenvolvedores que constroem servidores MCP precisam de orientação clara sobre opções de camada de transporte. Esta skill explica transportes stdio, SSE e HTTP com exemplos de implementação, práticas recomendadas de segurança e cenários de implantação para diferentes casos de uso.

A criação manual de ferramentas MCP requer compreensão de sistemas de macros complexos e restrições de tipos. Esta habilidade fornece orientação especializada sobre como usar o crate rmcp para construir ferramentas com segurança de tipos, geração automática de esquema, validação e padrões async.

Desenvolvedores que escrevem fluxos de controle Rust profundamente aninhados lutam com legibilidade e manutenibilidade. Esta skill identifica proativamente padrões if-let aninhados (3+ níveis) e sugere refatorações com let chains para código Rust 2024 mais limpo e legível.