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de pi104
Une compétence structurée de résolution de problèmes et de débogage : flux de travail recherche-lecture-vérification, revue de code basée sur des preuves, règles d'escalade et protocoles de débogage multi-étapes.
PI (π) est une compétence complète de résolution de problèmes qui fournit un flux de travail rigoureux pour le débogage, la revue de code, les décisions de produit et la coordination d'équipe. Il codifie un pipeline recherche→lecture→vérification→livraison, des protocoles de débogage pas à pas, une escalade des défaillances (multi-étape) et des exigences de preuves pour les corrections et les audits.
Utilisez PI lors de la résolution de bugs reproductibles, de la réalisation de revues de code strictes, de la coordination de livraisons multi-étapes, ou lorsque des défaillances se sont produites à plusieurs reprises et nécessitent une escalade. Il est conçu pour les équipes d'ingénierie et de produit exigeant des corrections traçables et vérifiables.
Idéalement utilisé avec des agents capables d'exécuter des commandes et de joindre des sorties pour vérification (Claude Code, assistants de type Copilot, agents locaux avec capacité d'exécution).
PI (Problem Iteration Engine) v23.2 is a comprehensive structured problem-solving and debugging framework for AI agents. The SKILL.md is very detailed (~29K chars) with protocols for search-read-verify workflows, debugging steps, code review checklists, anti-patterns, and MBTI-inspired cognitive routing. No bundled scripts. The content is genuinely useful for debugging methodology but extremely verbose with idiosyncratic MBTI/cognitive-matrix framing that adds cognitive overhead. No security concerns found — all instructions are standard agent debugging activities.
Well-intentioned debugging framework with genuine utility. The core protocols (search-read-verify, anti-patterns, debugging seven-step) are solid. Main issues are verbosity, monolithic structure, and the niche MBTI framing which limits broad appeal. No security concerns whatsoever.
Development Worktree
Create an isolated git worktree for feature work, auto-run project setup, and verify a clean test baseline before development.
ds-fix — data-science mid-analysis fixer
Orchestrates diagnosis and targeted fixes mid-analysis: diagnose root cause, apply fixes with output-first verification, and update project learnings.
Full Stack Builder
End-to-end builder that scaffolds, implements, tests, and optionally deploys web and API applications from a natural-language specification.
Claw Bench
Benchmarking skill that guides an agent through a structured suite of capability tests and reporting steps for leaderboard submission.
Tmux Bridge
Give an agent controlled access to a local tmux terminal bridge so it can run shell commands, capture output, and manage sessions on the user's machine.
Java 25 & Spring Boot 4 Code Reviewer
Run focused, evidence-based code reviews for Java 25 and Spring Boot 4 projects — migration risks, architecture boundaries, null-safety (JSpecify), security, an
Replit — Advanced Troubleshooting
Step-by-step diagnostics and debugging techniques for deep Replit issues: Nix build failures, container crash loops, memory leaks, and platform vs app isolation
Juicebox Common Errors
Identify and remediate common Juicebox API errors (authentication, quotas, rate limits, invalid queries) with quick diagnostics and fixes.