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de ai-toolkit157
Extrait un glossaire du langage ubiquitaire de style DDD à partir d'une conversation : identifie les termes du domaine, signale les ambiguïtés, propose des termes canoniques et écrit le résultat dans UB
Ce skill analyse les conversations ou le contexte du domaine fourni pour extraire les noms, verbes et concepts spécifiques au domaine et les convertit en un glossaire concis de style DDD. Il signale les ambiguïtés, les synonymes et les termes surchargés, propose des termes canoniques avec les alias à éviter, et écrit la sortie dans UBIQUITOUS_LANGUAGE.md pour des mises à jour incrémentales.
Lancez ce skill lorsque les équipes souhaitent formaliser la terminologie du domaine, lors de discussions de conception, de sessions de modélisation de domaine, d'intégration (onboarding), ou lorsque vous remarquez une utilisation incohérente des termes dans la documentation ou le chat. Il est particulièrement utile lorsque l'utilisateur mentionne DDD, modèle de domaine, glossaire, ou demande une canonisation des termes.
Idéal pour les assistants disposant d'outils de lecture/écriture de fichiers et d'une connaissance du contexte conversationnel (agents utilisant l'accès aux fichiers et des outils de raisonnement comme Copilot/assistants de code, Claude, ou les agents basés sur GPT).
Une compétence basée uniquement sur un prompt pour extraire des glossaires de langage ubiquitaire de style DDD à partir d'une conversation. Aucun script à exécuter — purement basé sur des instructions. Profil de sécurité propre avec seulement les outils de lecture/écriture de fichiers autorisés. Modèle de format de sortie bien structuré et règles claires, mais les instructions sont quelque peu répétitives entre les sections et manquent de gestion des cas limites.
Compétence basée uniquement sur un prompt, pas de scripts. Propre et sûre. Utilité modérée en raison d'une audience de niche et du fait que la plupart des LLM peuvent extraire la terminologie sans compétence dédiée.
Recherche de Mémoire
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Prompt Caching Patterns
Directives et modèles pour implémenter le prompt caching avec les API Anthropic afin de réduire les coûts de tokens d'entrée et la latence, incluant les TTL, les breakpoints et la mesure du taux de succès.
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Design Engineering
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Generate a concise, reproducible submission-style CTF writeup with a one-path solution script, metadata, and a short checklist for fast verification.
Verifying Markdown Formatting
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Build Zoom Phone Integration
Reference guide for implementing Zoom Phone integrations: Smart Embed, REST API and webhooks, URI schemes, event handling, and CRM/CTI integration patterns.
Confluence Expert
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