Командам нужны четкие доказательства перед изменением систем, критичных к производительности. Этот навык помогает с профилированием, оптимизацией, тестированием и мониторингом бэкенда, фронтенда и инфраструктуры.

Преобразование идеи приложения в план реализации может быть медленным и непоследовательным. App Builder классифицирует проект, выбирает стек и координирует агентов до поставки результата.

Мок-API сложно поддерживать реалистичными, согласованными с контрактами и полезными для тестов. Этот навык помогает проектировать мок-сервисы с состоянием, сценарии, фикстуры, шаги развертывания и документацию.

Команды API часто выбирают REST, GraphQL или tRPC без ясного понимания компромиссов. Этот навык помогает выбирать стиль API, проектировать ответы, версионирование, аутентификацию, ограничения частоты запросов, документацию и проверку безопасности.

Командам API нужны согласованные контракты, которыми легко пользоваться и которые легко поддерживать. Этот навык помогает проектировать REST и GraphQL с помощью шаблонов, чек-листов и критериев ревью.

Интерфейсы Angular часто обрабатывают загрузку, ошибки, формы и пустые данные непоследовательно. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code практические паттерны для предсказуемой обработки состояний UI.

Командам Angular нужны понятные варианты управления состоянием по мере роста приложений. Этот навык предоставляет практические паттерны для Signals, NgRx, SignalStore, ComponentStore и миграции RxJS.

Устаревшие приложения AngularJS сложно модернизировать без срыва поставки. Этот навык дает структурированные шаги миграции для гибридной настройки, переписывания компонентов и валидации.

Приложения Angular часто теряют скорость из-за затратного обнаружения изменений, слишком больших бандлов и лишней работы при гидратации. Этот навык дает приоритетные рекомендации по ревью для более быстрых компонентов, маршрутов и SSR.

Современные проекты Angular требуют множества новых паттернов, связанных с Signals, маршрутизацией, SSR и hydration. Этот навык дает практические рекомендации по созданию и миграции приложений Angular с актуальной архитектурой.

Современным Android-командам нужны рекомендации по Compose, которые помогают избегать хрупких шаблонов состояния и навигации. Этот навык предоставляет практические шаблоны для состояния, навигации, производительности и Material 3.

Командам часто нужны шаблоны поиска Algolia без необходимости разбираться в разрозненной документации. Этот навык дает краткие рекомендации по React InstantSearch, SSR в Next.js, индексированию и настройке релевантности.

Команды часто выпускают типовые AI-инструменты, которые дорого обходятся и которые трудно защитить от конкурентов. Этот skill помогает проектировать сфокусированные AI-продукты с промптами, элементами управления, ценообразованием и надежностью.

ИИ-функции часто дают сбой, когда промпты, retrieval, затраты и безопасность рассматриваются как второстепенные задачи. Этот навык описывает продакшен-паттерны для надежных функций на базе LLM.

Командам AI нужен понятный путь от идеи до продакшена. Этот навык объединяет LLM-приложения, RAG-системы, агентов, ML-пайплайны, наблюдаемость и безопасность в единый рабочий процесс.

Командам нужны надежные LLM-системы, которые справляются с поиском, оркестрацией, безопасностью и затратами. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code проектировать и внедрять продакшен-решения на базе AI.

Автономные агенты могут давать сбои из-за плохого дизайна инструментов, слабых правил памяти и неясных путей эскалации. Этот навык помогает принимать архитектурные решения для контролируемых агентов.

Проекты AI-агентов часто требуют структурированных этапов для проектирования, инструментов, памяти, оркестрации и оценки. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через поэтапный рабочий процесс для практической разработки агентов.

Инструменты агентов часто дают сбои, когда схемы, описания и ошибки сформулированы неясно. Этот навык помогает командам проектировать интерфейсы инструментов, которые LLM-агенты могут корректно вызывать и после сбоев безопасно восстанавливаться.

Агентам на основе контейнеров требуются точные настройки Azure SDK, реестра и протокола. Этот навык предоставляет сфокусированный рабочий процесс на Python для создания размещенных агентов с пользовательскими образами в Azure AI Foundry.