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Un assistant de développement Go complet qui génère des architectures, des patterns, des structures de projet et des conseils de meilleures pratiques pour le web, les CLI, les microservices et les données.

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Envoyez des rafales de requêtes concurrentes pour détecter les TOCTOU, la réutilisation de coupons, le double paiement et d'autres conditions de concurrence sur les endpoints web.

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Fournit des conseils d'expert et des exemples pour utiliser Tokio afin de construire des applications Rust asynchrones performantes, incluant les tâches, les canaux, les serveurs TCP et la synchronisation.

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Des modèles de tests Node.js compacts avec des imports autonomes, un contexte basé sur AsyncLocalStorage, des contrôles de concurrence, des hooks, des tests d'instantanés et des timeouts/réessais simples.

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Implémentations de bus d'événements typés (série, parallèle, diffusion) et messagers inter-onglets pour navigateur et Node.js — à utiliser pour émettre, gérer et diffuser des événements typés

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Un framework pour les tâches d'agent de longue durée sur plusieurs sessions : points de contrôle de progression, récupération après erreur, gestion des dépendances de tâches et contrôles de concurrence.

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Référence Python complète et exemples pour le codage, le débogage, la performance, la concurrence, le réseau, les flux de travail ML/LLM et le HPC.

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Guide et modèles pour les projets Swift (6.3) : structure de package, idiomes du langage, concurrence, outillage (swiftlint, swiftformat), tests et commandes de build/test.

ai-driven-swift-architecture
Guide de migration du code de mise en réseau et des ViewModels basés sur les Observables RxSwift vers la concurrence native async/await de Swift, avec des modèles pour URLSession, repository et view

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Guide expert sur la programmation fonctionnelle en Scala : typeclasses Cats, Cats Effect, ZIO 2, flux fs2 et modèles de concurrence, sécurité des ressources et streaming.

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Directives de codage Go d'opinion couvrant la durée de vie des pools, la sécurité de la concurrence, les limites numériques, la gestion des erreurs et la discipline de test pour un Go de qualité production

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Réalise des audits de performance approfondis sur les bases de données, la mémoire, les algorithmes, la concurrence, les E/S, le bundling et plus encore, via des agents spécialisés et une détection basée sur des patterns.

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Orchestre automatiquement des sessions répétées pilotées par des agents avec des coupe-circuits configurables et une concurrence adaptative aux ressources pour exécuter des tâches routinières sans intervention continue.