Projetos DevPrep AI precisam de padrões consistentes de TypeScript, imports, nomenclatura e arquitetura. Esta skill executa verificações locais e fornece orientações focadas para corrigir violações de qualidade.

Agentes de IA frequentemente iniciam a implementação antes que requisitos, dependências e riscos estejam claros. Quality Gates oferece a Claude, Codex e Claude Code verificações estruturadas antes do início do trabalho.

Protótipos de design frequentemente contêm marcação duplicada, estrutura fraca e detalhes de acessibilidade ausentes. Esta skill transforma esses protótipos em componentes frontend tipados e reutilizáveis que se encaixam no projeto de destino.

Serviços em produção precisam de logs, métricas, traces, alertas e sondas de integridade consistentes. Esta skill fornece templates práticos de TypeScript e Prometheus para adicionar essa visibilidade.

Aplicações lentas criam experiências ruins para os usuários e aumentam os custos de infraestrutura. Esta skill ajuda as equipes a encontrar gargalos e aplicar otimizações comprovadas para bancos de dados, APIs, cache, renderização frontend e monitoramento.

Módulos de funcionalidade podem se afastar da arquitetura do projeto quando as equipes os criam manualmente. Esta skill gera a estrutura do módulo, arquivos TypeScript iniciais e orientações de validação para o DevPrep AI.

Agentes de IA podem marcar o trabalho como concluído sem provas suficientes. Esta skill adiciona um fluxo de trabalho claro de evidências para testes, builds, cobertura e verificações de implantação.

As equipes precisam de aplicações globais rápidas sem ultrapassar os limites do runtime de edge. Esta skill ajuda Claude, Codex e Claude Code a projetar fluxos práticos de middleware de edge, cache e autenticação.

Transformar protótipos HTML estáticos em código React de produção pode ser lento e inconsistente. Esta skill orienta Claude, Codex e Claude Code pela análise, mapeamento de componentes, scaffolding e validação.

Equipes frequentemente precisam de padrões de implantação repetíveis sem criar cada pipeline do zero. Esta skill fornece templates práticos e checklists de revisão para CI/CD, contêineres, Kubernetes, GitOps e infraestrutura como código.

As equipes muitas vezes criam UI inconsistentes porque tokens, componentes e regras de acessibilidade não são definidos em conjunto. Esta skill fornece uma estrutura inicial prática para sistemas de design reutilizáveis entre equipes de produto.

Esquemas ruins criam consultas lentas, migrações frágeis e dados inconsistentes. Esta skill orienta Claude, Codex e Claude Code em decisões práticas de design de esquemas.

Revisões inconsistentes desaceleram equipes e tornam o feedback mais difícil de aplicar. Esta skill fornece checklists, formatos de comentários e modelos para fluxos de revisão claros.

Ideias iniciais muitas vezes falham porque requisitos e trade-offs permanecem vagos. Esta skill orienta Claude, Codex e Claude Code por perguntas, opções e validação antes do início da implementação.

Planos e arquiteturas complexos são difíceis de examinar em texto simples. Esta skill os transforma em diagramas ASCII compactos que funcionam bem em terminais, issues, documentação e chat.

Trabalho em funcionalidades grandes muitas vezes desacelera quando os desenvolvedores não sabem onde o código deve ficar. Esta skill mapeia a estrutura de pastas do DevPrep AI e recomenda locais precisos para novo código.

Equipes perdem os motivos por trás de escolhas técnicas importantes, o que causa debates repetidos e implementação inconsistente. Esta skill cria ADRs estruturados com contexto, decisões, consequências, alternativas e orientações de revisão.

Equipes de API frequentemente perdem tempo resolvendo inconsistências em rotas, erros, versões e documentação. Esta skill fornece padrões práticos, checklists e templates para trabalhos com REST, GraphQL, gRPC, OpenAPI e AsyncAPI.

Pesquisadores frequentemente precisam conectar registros de SRA, GEO, BioProject e publicações antes da análise. Esta skill orienta Claude, Codex ou Claude Code por comandos do SRAgent para conversão de accessions, inspeção de metadados e recuperação de artigos.

Aplicações de IA precisam de recuperação confiável, uso de ferramentas, controles de custo e monitoramento para funcionar em produção. Esta skill fornece padrões e templates para RAG, agentes, bancos de dados vetoriais, streaming e observabilidade.