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Guide structuré et complet pour concevoir des systèmes évolutifs et fiables : exigences, estimation de la capacité, architecture et planification des modes de défaillance.
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Modèles de meilleures pratiques pour concevoir des pipelines d'ingestion et de requête Salesforce Bulk API 2.0 fiables, incluant la sémantique UploadComplete, la pagination par locateur et les échecs partiels.
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Décompose des systèmes complexes en composants, cartographie les relations et reconstruit des configurations optimisées pour identifier les goulots d'étranglement, les points de défaillance et les opportunités de refonte.
Skills for Antigravity
Conseils pour la conception et l'exploitation de systèmes temps réel fiables (WebSockets, SSE, Socket.IO, WebRTC), incluant la gestion des connexions et les stratégies de reconnexion.
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Conseils pratiques pour créer des fonctionnalités d'emailing délivrables, conformes et fiables (délivrabilité, authentification, webhooks, tentatives de renvoi et hygiène des listes).
DotNet Skills
Transformez des objectifs de qualité vagues en exigences non fonctionnelles explicites et testables (accessibilité, fiabilité, performance, évolutivité, maintenabilité, conformité)
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Conseils et exemples pour utiliser l'Upstash Workflow SDK afin de définir, déclencher et gérer des workflows serverless avec la fiabilité de QStash.
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Exécute un court monitoring post-déploiement qui capture des captures d'écran, vérifie les erreurs console et compare les performances aux baselines pour détecter les régressions et les échecs de page.
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Conseils d'expert pour utiliser Upstash QStash afin de créer des files d'attente de messages serverless fiables, des tâches HTTP planifiées et la distribution de webhooks sans gérer d'infrastructure.
Kursku Skill Catalog
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.
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Expertise en exécution durable et orchestration de workflows via des plateformes comme n8n, Temporal et Inngest pour bâtir des pipelines d'agents IA fiables.
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Transforme les tâches répétitives en boucles d'agents bornées et basées sur des preuves, avec une vérification stricte et des contrôles de budget.
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Surveillance automatisée de la production utilisant des captures visuelles et des mesures de performance pour détecter les régressions immédiatement après le déploiement.
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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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Orchestrez des validations automatisées des étapes du SDLC avec des sous-agents spécialistes et synthétisez un rapport clair de réussite ou d'échec.
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Guide de réponse aux incidents pour diagnostiquer les problèmes de production : collecte des symptômes, lecture des logs, vérification des métriques, traçage des requêtes, identification de la cause racine et recommandation de correctifs.
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Cadre de fiabilité de qualité production couvrant les SLO, la surveillance, le chaos engineering et la gestion des incidents.
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Optimise la gestion des erreurs liées aux limites de jetons en retardant le rapport jusqu'à la fin des boucles de récupération, offrant ainsi des diagnostics d'outils plus clairs.