清晰架構需要在改變狀態的操作和返回數據的操作之間有明確的分離。本技能提供模式和程式碼範例，幫助在 .NET 應用程式中實作命令查詢分離和 CQRS。

在沒有明確指引的情況下編寫可維護的 TypeScript 程式碼極具挑戰性。此技能提供 DRY、KISS 和 YAGNI 原則的實用範例,協助您撰寫更整潔、可讀性更高且團隊成員能夠理解的程式碼。

使用 Next.js、React 19 和 shadcn/ui 撰寫現代前端程式碼需要了解 Server Components、資料獲取模式和效能優化。本技能提供全面的指導方針和經過驗證的模式，用於建構類型安全、高效能的 Web 應用程式。

為 Supabase 編寫後端代碼可能很複雜,涉及許多環節。此技能提供了 Edge Functions、資料庫設計、行級安全性和整合的現成模式,讓您能更快交付並減少錯誤。

透過建立隔離的測試環境並使用真實輸入執行程式碼，確保您的程式碼確實可運作。此技能超越靜態分析，透過系統化的測試、除錯和驗證工作流程來驗證真正的功能。

手動程式碼審查速度緩慢且不同審查者之間缺乏一致性。此技能協調 15 個專門的 AI 代理,在可重複的 4 小時工作流程中,系統性地驗證 PR 的安全性、效能、架構和文件維度。

手動程式碼審查耗時且在團隊間缺乏一致性。此技能編排五個專業 AI 代理,平行執行全面的安全性、效能、品質、測試和文件分析,針對拉取請求提供標準化的審查報告和可操作的反饋。

在複雜的程式碼庫中尋找錯誤會浪費寶貴的開發時間。此技能提供結構化的五階段除錯工作流程，可識別根本原因並自動驗證修復。

構建 API 需要系統化的規劃、實作、測試和部署。此技能在 5 個階段中協調 12 個專業代理，使用測試驅動開發方法交付生產就緒的 REST API。

構建具有多個代理的複雜 AI 系統需要精密的協調。此技能提供經過驗證的模式和命令,用於編排代理集群,具備自動負載平衡、容錯能力和智能任務分配。

能運作的程式碼還不夠。糟糕的風格會造成混亂、累積技術債務,並拖慢團隊協作速度。此技能透過系統化的風格審查與重構,將功能正確的程式碼轉變為可維護、符合生產等級的程式碼。

手動程式碼審查耗時且不一致。此工作流程協調多個專業的 AI 代理來並行執行品質、安全性、效能、架構和文件的全面審查。

從零開始建立 REST API 需要協調後端、資料庫、測試和 DevOps 等多個專業領域。此技能提供完整的 2 週工作流程,協調 AI 代理使用測試驅動開發來設計、實作、測試、記錄和部署可用於正式環境的 API。

除錯複雜的程式錯誤會浪費開發人員大量時間。此技能使用系統化的根本原因分析、多模型推理和自動化測試,以更快的速度識別和修復程式錯誤,並提供經過驗證的解決方案。

停止基於假設進行開發。此技能使用 6 個代理研究團隊和 5 次迭代的事前驗屍分析,創建基於證據的專案計畫,失敗信心度低於 3%。

AI 代理經常浪費時間重複相同的錯誤並使用次優策略。ReasoningBank Intelligence 使您的代理能夠從每次經驗中學習、識別模式,並隨著時間持續改進其性能。

程式碼品質檢查耗時過長,拖慢開發速度。並行執行劇場偵測、程式碼檢查、安全掃描和測試,獲得即時回饋。

獨自寫程式會拖慢速度並限制學習。此技能可實現靈活駕駛員-導航員角色的 AI 輔助配對程式設計、自動測試和持續程式碼審查。您可以在加速開發和學習最佳實踐的同時獲得即時品質回饋。

手動程式碼審查既緩慢又不一致。程式碼審查助理使用多代理群組並行分析拉取請求的安全性、效能、風格、測試和文件,然後直接在 GitHub 上發布詳細的反饋和修復建議。

建構複雜的 AI 工作流程需要協調多個模型和工具。此技能提供一個宣告式框架,用於定義具有循序、平行和條件式階段的級聯流程,可自動將任務路由至最佳的 AI 模型。