MCP App StoreMCP App StorePackages SKILL.md qui étendent Claude Code, Cursor, Copilot et autres agents IA.
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Validez l'efficacité de vos tests en introduisant des mutations de code délibérées avec Stryker (JS/TS) et mutmut (Python) pour identifier les tests faibles.
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Un framework visuel en glisser-déposer pour construire, déployer et orchestrer des agents IA et des workflows RAG avec une intégration MCP native.
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Implémentez des tâches d'agent Python persistantes, récurrentes et ponctuelles qui survivent aux redémarrages grâce à APScheduler.
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Implémente des modèles Python asynchrones de haute performance utilisant FastAPI, SQLAlchemy 2.0 et asyncio TaskGroups.
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Intégration pour Azure Event Grid utilisant Python pour publier des événements et implémenter des architectures orientées événements avec le support de CloudEvents.
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Référence API complète pour le développement de Remote Scripts Python et de surfaces de contrôle pour Ableton Live 12.3.
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Résout les échecs d'échantillons en remplaçant les points de terminaison et les modèles Foundry codés en dur par des variables d'environnement.
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Framework API haute performance propulsé par Rust pour Django, atteignant plus de 60k RPS.
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Assistance experte pour créer des agents IA vocaux prêts pour la production utilisant le SDK Python de SignalWire, SWML et SWAIG.
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Automatise le contrôle qualité, le linting et l'analyse statique pour Node.js, TypeScript et Python afin de garantir des commits de code sans erreur.
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Implémente des workflows durables et distribués en utilisant le SDK Temporal en Python pour une gestion d'état robuste et fiable.
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Générez des applications CLI Python professionnelles utilisant la bibliothèque Click avec une structure de projet complète et les meilleures pratiques.
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Déployez et itérez rapidement vos charges de travail IA via des GPU/CPU serverless sur Runpod avec rechargement à chaud et logs en direct.
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Générez et récupérez des rapports d'utilisation Telnyx pour la facturation et l'analyse via Python.
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Bibliothèque complète d'échanges de crypto-monnaies pour les développeurs Python.
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Guide la création et la modernisation d'adaptateurs Model Context Protocol (MCP) pour les outils de création de contenu numérique (DCC) comme Maya, Blender et Nuke.
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Une compétence de style ingénieur de données senior pour pandas : transformations de DataFrame idiomatiques, pipelines ETL, optimisation des performances et opérations sur séries temporelles en Python.
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Générez des résumés de dépôts concis et optimisés pour les LLM (Markdown) avec la CLI SourceSage — supporte le mode lite, le changement de langue et l'analyse ciblée de dépôts.
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Exécutez un pipeline de prévision de séries temporelles univariées reproductible utilisant StatsForecast et Polars, produisant des prévisions d'ensemble contraintes et des métriques robustes.
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Suivez l'origine, les transformations et le flux des données de projets de construction pour produire un lignage auditable, une analyse d'impact et des graphiques Mermaid pour le débogage et la conformité.
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Assignez des éléments du backlog à un jalon GitHub : créez les tickets manquants pour les éléments prioritaires, assignez les éléments sélectionnés à un jalon et mettez à jour le statut Project V2.
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Guides pour écrire du code Python concurrent lié aux E/S avec async/await : boucles d'événements, tâches, aiohttp, modèles de base de données asynchrones et points de terminaison FastAPI async.
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Téléchargez et fragmentez les sous-titres de vidéos Bilibili pour le traitement par LLM, avec support des identifiants BV/SS/EP et connexion via QR code pour le contenu protégé.
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