
de claude-spellbook171
Guide structuré et complet pour concevoir des systèmes évolutifs et fiables : exigences, estimation de la capacité, architecture et planification des modes de défaillance.
Fournit un guide de conception de système étape par étape : clarifier les exigences, estimer la capacité, définir les API et les modèles de données, produire des conceptions de haut niveau et de bas niveau, et identifier les goulots d'étranglement et les modèles de fiabilité. Inclut des modèles d'estimation de la capacité, des références de latence et de stockage, des conventions de registre de décisions architecturales (ADR) et des modèles pour la mise à l'échelle, la mise en cache et la tolérance aux pannes.
Utilisez cette compétence lors de la conception d'un nouveau service ou d'une nouvelle fonctionnalité, de la rédaction d'une spécification technique ou d'un ADR, du choix de modèles de stockage ou de communication, de la planification de la capacité pour la charge prévue, ou de la révision de conceptions pour identifier des lacunes en termes d'évolutivité, de fiabilité ou de sécurité. Elle est également utile lors des revues architecturales et des vérifications de préparation à la production.
Idéalement utilisé par des agents intégrés aux outils de développement et aux contextes de revue de code (agents de type Claude et autres agents basés sur de grands modèles produisant des documents de conception et des ADR).
Compétence purement pédagogique/de référence pour la conception de systèmes sans scripts exécutables. Couvre tout le processus de conception, des exigences à l'estimation de la capacité, HLD, LLD, ADR, sélection technologique, patterns de scalabilité et de fiabilité. Exceptionnellement bien écrit avec des exemples pratiques, des matrices de décision, des diagrammes ASCII et des séquences Mermaid. Un guide de référence complet plutôt qu'une compétence d'automatisation.
Contenu de référence de haute qualité pour la conception de systèmes. Aucun problème de sécurité — pas de scripts, pas d'appels réseau, pas d'identifiants. Bien structuré avec des sections claires, des exemples pratiques et des cadres de décision utiles. Manque un répertoire scripts/ ou references/ mais c'est approprié pour une compétence purement pédagogique.
Docker Patterns
Modèles Dockerfile et Compose prêts pour la production pour Python (FastAPI/uv) et Node.js (Next.js), axés sur les builds multi-étapes, le cache, les health checks et les secrets.
Go — Patterns Avancés
Référence des patterns Go idiomatiques : gestion des erreurs, goroutines et canaux, utilisation du contexte, interfaces, generics, tests et meilleures pratiques de performance.