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Modèles Django + Celery de qualité production : configuration, conception de tâches, planification Beat, tentatives de récupération (retries), flux de travail canvas, tests et surveillance des tâches de fond.
Ce skill rassemble des modèles et des exemples prêts pour la production pour l'intégration de Celery dans les projets Django. Il couvre la configuration (broker/backends), les points d'entrée de l'application, la conception des tâches (idempotence, tentatives de récupération, limites de temps soft/hard), la planification avec Celery Beat (via code et base de données), le chaînage/groupement (chain/group/chord), les stratégies de test et la surveillance opérationnelle (Flower, inspect, vérifications Redis).
Activez ce skill lors de l'ajout d'un traitement en arrière-plan à une application Django : envoi d'emails, génération de PDF, synchronisation avec des systèmes externes, planification de tâches périodiques, ou lorsque vous avez besoin de conseils sur les tentatives de récupération, la gestion des dead-letter et la surveillance de la santé des tâches. Utile lors du développement et du durcissement en production.
Utile pour les agents qui génèrent ou modifient le code de projet (style Copilot, Codex, ou assistants orientés développeur) et pour les agents d'exploitation (ops) pouvant exécuter des commandes CLI pour gérer les workers et les moniteurs.
Compétence sur les modèles de tâches asynchrones Django+Celery — référence complète et bien organisée couvrant la configuration, la conception des tâches, la planification beat, les flux canvas, la gestion des erreurs, les tests et la surveillance. Aucun script fourni (SKILL.md purement pédagogique). Contenu propre sans préoccupations de sécurité ; tous les exemples de code sont des modèles éducatifs sans risques d'exécution.
Compétence pédagogique propre et de haute qualité. Fait partie des gagnants du hackathon Claude Code. Aucun problème de sécurité. La section anti-patterns est un plus pour l'orientation production.
Claimable Postgres (pg.new)
Provisionnez instantanément des bases de données Postgres temporaires (pg.new) pour le développement, les démos et le prototypage — aucune inscription requise ; les bases expirent après 72 heures sauf si elles sont revendiquées
Git Hooks Automation
Configurez et gérez les hooks Git (Husky, lint-staged, pre-commit) pour imposer le linting, le formatage, les tests et les règles de messages de commit avant que le code n'atteigne la CI.
Segment CDP
Modèles et meilleures pratiques pour intégrer Segment (Analytics.js et SDK serveur) afin de capturer des événements côté client et serveur, concevoir des plans de suivi et éviter les erreurs courantes.
DNS Homelab Pi-hole
Guide pratique pour l'installation, la configuration et le dépannage de Pi-hole dans les réseaux homelab, incluant les installations Docker, les flux DoH, la gestion des listes de blocage et plus encore
Expert Atlassian Confluence
Une compétence de gestion d'espaces et de documentation Confluence : créez des espaces, des modèles, des macros, des schémas de permissions et une gouvernance pour vos bases de connaissances d'équipe.
Orchestrateur d'Agents
Une méta-compétence pour gérer un écosystème d'agents : scanne automatiquement les compétences, associe les capacités aux requêtes et coordonne les flux de travail multi-compétences.