
de Kursku Skill Catalog15
Un ensemble de règles pratiques et priorisées pour la performance de React et Next.js : élimination des cascades (waterfalls), réduction de la taille des bundles, optimisations serveur/client et améliorations du rendu.
Fournit un ensemble structuré et priorisé de 45 règles de performance et modèles de codage pour React et Next.js. Il aide les ingénieurs et les agents d'automatisation à identifier les optimisations à fort impact (modèles asynchrones, stratégies de bundle, améliorations côté serveur) et à les appliquer lors des revues de code, des refactorisations ou de la génération de code.
À utiliser lors de l'écriture, de la revue ou de la refactorisation de composants et de pages React/Next.js ; pour optimiser la taille du bundle ou corriger des régressions de performance ; ou pour automatiser les modifications de code afin de suivre les modèles recommandés par Vercel.
rules/ (le flag has_references=false indique qu'aucun répertoire de références formel n'a été détecté par le script de récupération, mais des exemples existent dans des fichiers frères)Adapté aux agents axés sur le code et à l'automatisation capable de modifier des bases de code JavaScript/TypeScript (outils de style Copilot, assistants de génération de code ou Claude Code).
Une compétence de référence pure distillant les meilleures pratiques de performance React/Next.js de Vercel en 45 règles prioritaires réparties sur 8 catégories. Aucun script inclus — il s'agit d'une base de connaissances statique pour l'orientation des revues de code et du refactoring. Bien organisée avec des niveaux de priorité et des préfixes de règles, bien qu'elle soit essentiellement une checklist organisée plutôt qu'une compétence d'automatisation actionnable.
Compétence de référence propre sans problèmes de sécurité. Le frontmatter marque correctement le risque : safe. Aucun script à tester. La valeur dépend de la capacité de l'agent à accéder aux fichiers de règles référencés (rules/*.md) pour des exemples de code détaillés.
Azure AI Text Translation — Python
Exemples de client et utilisation du SDK Azure AI Translator Text en Python : traduction, translittération, détection de langue et recherche dans le dictionnaire.
Upstash QStash — Files d'attente de messages Serverless
Compétence experte pour la conception et l'exploitation de files d'attente de messages serverless basées sur Upstash QStash, jobs HTTP planifiés, livraison de webhooks, déduplication et vérification de signatures.
Bash Pro
Modèles de scripting Bash de qualité production et défensifs : analyse sécurisée, gestion stricte des erreurs, tests et intégration CI/CD.
Expert en Peaufinage d'Interface UI
Effectue une passe finale méticuleuse de qualité sur les fonctionnalités frontend pour corriger l'alignement, l'espacement et les lacunes d'interaction.
Automatisation des Git Hooks
Automatisez les portes de qualité du code via Husky, lint-staged et les frameworks pre-commit pour imposer des normes avant la CI.