Приложения Convex могут развивать узкие места производительности при масштабировании. Этот навык диагностирует проблемы с производительностью в горячих путях чтения, подписках, конфликтах OCC и ограничениях функций, а затем применяет целевые исправления согласно установленным паттернам.

Этот навык помогает разработчикам проектировать и создавать компоненты Convex с изолированными таблицами, чёткими границами и защищёнными обёртками для приложения. Он направляет пользователей через процесс создания компонентов со встроенной валидацией и лучшими практиками.

Genkit упрощает разработку AI-приложений на JavaScript и TypeScript, но навигация по изменениям API и лучшим практикам может занимать много времени. Этот навык предоставляет экспертное руководство по потокам, инструментам и провайдерам, которое поможет вам быстро создавать готовые к производству AI-приложения.

Автоматически генерировать полные unit-тесты для Java-проектов, используя JUnit 5 и Mockito. Этот навык помогает писать тестовые кейсы, которые охватывают happy path, пограничные случаи и сценарии ошибок, при этом соблюдая лучшие практики.

Точное тестирование GPU-ядер затруднено из-за накладных расходов на измерение. Этот навык содержит пошаговые инструкции по использованию аппаратного профилирования CUPTI для получения точного времени выполнения ядра. Сравните различные бэкенды, такие как FlashAttention и cuDNN, чтобы найти самую быструю реализацию для вашей рабочей нагрузки.

Добавление возможностей ИИ в веб-приложения требует понимания настройки Firebase SDK и интеграции с Gemini API. Этот навык предоставляет пошаговое руководство по интеграции генеративного ИИ с поддержкой текста, изображений, чата и потоковой передачи.

Разработчикам необходимо руководство по правильному использованию фреймворка Genkit в проектах Node.js и TypeScript. Этот навык предоставляет справочную документацию, решения распространённых ошибок и паттерны кода для создания AI-приложений с Genkit.

Для создания AI-приложений на Go необходимо понимать паттерны Genkit SDK для генерации, промптов, flows и поставщиков моделей. Этот навык предоставляет исчерпывающую справочную документацию для создания AI-приложений на Go со структурированным выводом, стримингом и вызовом инструментов.

Интеграция AI-моделей в приложения на Dart и Flutter требует понимания потоков, инструментов и плагинов Genkit. Этот навык предоставляет подробную справочную документацию и примеры кода для Genkit Dart SDK.

Ручное преобразование дизайнов Figma в продакшн-код отнимает много времени и подвержено ошибкам. Этот навык предоставляет структурированный рабочий процесс для пиксельно точной реализации UI с автоматическим сопоставлением дизайн-токенов.

Получайте комплексные проверки кода, которые выявляют уязвимости безопасности, проблемы производительности и архитектурные недостатки до попадания в production. Этот навык систематически анализирует ваш код по нескольким направлениям, предоставляя практические рекомендации.

Ручной анализ кода требует много времени и подвержен ошибкам. Этот ИИ-рецензент кода автоматически анализирует исходный код для выявления ошибок, уязвимостей безопасности, стилистических проблем и проблем с производительностью с практическими рекомендациями по исправлению.

JSON-данные трудно читать в минифицированном или неправильно отформатированном виде. Этот инструмент проверяет и красиво оформляет JSON-строки с заданным пользователем отступом для улучшения читаемости при отладке, логировании и проверке данных.

Пользователям нужен простой способ создавать персонализированные приветственные сообщения на Ruby. Этот навык предоставляет легкий скрипт Ruby, который выводит настраиваемое приветствие с именем пользователя и информацией о версии Ruby.

Brainfuck — это эзотерический язык программирования, использующий всего 8 команд. Этот скилл предоставляет полную реализацию Hello World, демонстрирующую минималистичный код, который выводит приветствия с помощью чистой ASCII-манипуляции.

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.

Разработчикам, создающим MCP-серверы, необходимо четкое руководство по вариантам транспортного уровня. Этот навык объясняет транспорты stdio, SSE и HTTP с примерами реализации, лучшими практиками безопасности и сценариями развертывания для различных вариантов использования.

Создание MCP инструментов вручную требует понимания сложных макросистем и ограничений типов. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по использованию rmcp crate для создания типобезопасных инструментов с автоматической генерацией схем, валидацией и асинхронными паттернами.

Разработчики, пишущие глубоко вложенные управляющие конструкции Rust, испытывают трудности с читаемостью и поддерживаемостью кода. Этот инструмент проактивно выявляет вложенные паттерны if-let (3+ уровня) и предлагает рефакторинг с использованием цепочек let для получения более чистого и читаемого кода на Rust 2024.