Meilleurs skills pour Développeur backend
En tant que développeur backend, vous concevez la logique métier et les systèmes qui font tourner les applications. Pour exceller, deux compétences IA se démarquent : le Domain-Driven Design (DDD) et la Definition of Done (DoD). Le DDD vous aide à modéliser des domaines complexes en collaborant avec les experts métier, ce que l'IA peut accélérer en suggérant des agrégats, des événements ou des bounded contexts à partir de vos spécifications. La DoD, quant à elle, garantit que chaque user story ou fonctionnalité atteint un niveau de qualité convenu (tests, documentation, revue). En couplant DDD et DoD, vous créez un code backend robuste, maintenable et aligné sur le métier. Évitez de sauter les étapes de validation : l'IA peut générer rapidement des squelettes, mais c'est votre définition de 'fini' qui empêche la dette technique. Ces skills ne remplacent pas votre expertise – ils amplifient votre capacité à livrer des systèmes cohérents et testés.
24 skills sélectionnés
Temporal Workflows Python
Developpement
Gérer les workflows Temporal avec le serveur de développement local et le SDK Python. Comprend le démarrage, l'arrêt, le débogage et le dépannage.
Migration de base de données sécurisée
Developpement
Exécute des migrations de base de données avec des contrôles de sécurité : aperçus en mode dry-run avant staging/production, conseils de rollback automatiques et confirmation explicite pour la production. Utile pour appliquer des changements de schéma sans risque de perte de données ou d'indisponibilité.
Algorithmes et structures de données
Developpement
Exige l'analyse de complexité, le choix correct des structures de données et une implémentation d'algorithmes rigoureuse pour Python et les pipelines ML de niveau ingénieur principal.
Gérer les dépendances Python avec uv
Developpement
Je gère le cycle de vie complet de la gestion des dépendances uv : ajout/suppression de paquets, synchronisation d'environnements, régénération de fichiers de verrouillage, exécution de commandes dans l'environnement du projet et initialisation de nouveaux projets.
Expert Django Backend
Developpement
Fournit des conseils experts pour le développement backend Django. Utilisez-le pour créer des modèles, vues, API avec DRF, optimiser les requêtes ORM, ou implémenter l'authentification et les tests. Suit les meilleures pratiques Django pour améliorer la qualité et les performances du code.
Ajouter un sous-système de jeu
Developpement
Crée un nouveau sous-système de jeu complet de bout en bout : modèles, service, routeur, schémas, migrations, spécification OpenAPI et tests. Utilisez cette compétence lorsque vous ajoutez une fonctionnalité majeure qui traverse plusieurs couches (base de données, service, API, tests), comme un système d'artisanat, une maison de vente aux enchères ou un système de quêtes.
Patterns Python et Principes de Décision
Developpement
Cette compétence fournit des principes pour prendre des décisions en développement Python : sélection de framework (FastAPI, Django, Flask), choix entre asynchrone et synchrone, stratégie d'annotations de type et structure de projet. Elle aide les développeurs à choisir la bonne approche selon le contexte plutôt que de mémoriser des modèles fixes.
Code Deslopper : Nettoyage sémantique de code
Developpement
Assistant de nettoyage et refactorisation sémantique qui supprime les odeurs de code des IA, les abstractions inutiles et la duplication tout en préservant le comportement.
Guide de limitation de débit
Developpement
Exécute un guide de conception de limitation de débit couvrant les algorithmes Token Bucket, Leaky Bucket et Sliding Window avec des exemples d'implémentation en Redis et Node.js.
Dépanneur de Configuration No Johns
Developpement
Diagnostique et résout les problèmes courants de configuration de No Johns, un framework d’entraînement d’IA pour Melee. Effectue des vérifications systématiques de Python 3.12, des paquets requis (libmelee, pyenet), des fichiers de configuration (chemin Dolphin, ISO, code de connexion), de l’installation de Dolphin et de la connectivité à l’arène. Utile en cas d’erreurs lors de la configuration initiale ou après des mises à jour.
Préparer et ouvrir une pull request
DevOps
Prépare et ouvre une pull request GitHub en suivant le workflow du dépôt, sans créer de commits ni pousser de branches.
Utilisation de la CLI asc pour App Store Connect
DevOps
Guide d'utilisation de l'interface en ligne de commande asc pour App Store Connect : découverte de commandes, options, formats de sortie, authentification et fonctionnalités.
Architecture DDD en Python
Developpement
Fournit des motifs tactiques de Domain-Driven Design pour applications Python, incluant Domain Model, Repository, Service Layer, Unit of Work et Aggregates. Aide à architecturer des systèmes back-end propres avec une séparation claire entre logique métier et infrastructure, et appuie les décisions sur les limites de service et les couches d'accès aux données.
Examinateur Python Fonctionnel
Developpement
Ce skill analyse du code Python en mettant l'accent sur la programmation fonctionnelle, l'absence de boucles for, et un style propre. Il applique les règles de ruff pour la qualité du code et utilise uv pour la gestion des environnements et dépendances. Idéal pour moderniser et fiabiliser des bases de code Python.
uv : Gestionnaire de paquets Python rapide
Developpement
Compétence pour utiliser uv afin de gérer des projets Python, exécuter des scripts avec uv run, gérer les dépendances et les environnements virtuels.
Publier une compétence sur l'API Anthropic
DevOps
Analyse, empaquette et télécharge une compétence Claude Code vers l'API Anthropic Skills pour une disponibilité dans tout l'espace de travail. Suit les téléchargements pour les mises à jour futures.
Vérificateur de qualité de code
Developpement
Exécute ruff pour le linting et mypy pour la vérification de types sur le code. Peut corriger automatiquement les violations ruff et cibler des répertoires spécifiques. Utile pour détecter les problèmes de style, les avertissements de sécurité et les erreurs de type avant validation.
Débogage de bugs Python
Developpement
Enquête sur les bugs fonctionnels en Python en utilisant les spécifications, les logs et le comportement observé. Utile lorsqu'une fonctionnalité ne fonctionne pas comme spécifié, pour analyser les erreurs d'exécution ou pour délimiter un problème avant d'implémenter un correctif.
Patterns de Base de Données (Drizzle ORM)
Developpement
Fournit des patrons de base de données pour PostgreSQL avec Drizzle ORM, incluant une couche d'accès aux données basée sur le pattern Repository. Impose des conventions comme les noms en snake_case, les clés primaires UUID et les timestamps. Inclut un workflow de migration et des motifs de requêtes courants pour le filtrage.
Modèles Python idiomatiques
Developpement
Bonnes pratiques Python, PEP 8, annotations de type et motifs idiomatiques pour des applications robustes et maintenables.
Prisma ORM - Opérations de Base de Données Type-Safe
Developpement
Effectue des opérations de base de données typées avec Prisma ORM et PostgreSQL. Idéal pour définir des schémas, écrire des requêtes typées, créer des migrations, modéliser des relations ou remplacer du SQL brut. Génère automatiquement des types TypeScript et gère les évolutions de schéma.
Gestion TinyDB pour stockage JSON
Developpement
Configurez et utilisez TinyDB pour le stockage de documents JSON. La compétence couvre la configuration, les opérations CRUD, la génération d'identifiants et les motifs de requête avancés. Elle est utile lors de la création d'applications nécessitant une persistance JSON légère avec des capacités de recherche.
uv workflows pour Python
Developpement
Maîtrisez uv pour la gestion des dépendances Python, environnements virtuels, scripts PEP 723, gestion de versions Python, CI avec GitHub Actions et Docker.
Évolution du schéma SQLAlchemy et Alembic
Developpement
Gérer les changements de modèles SQLAlchemy, contraintes, index et révisions Alembic : générer, revoir, tester migrations et transformations de données en sécurité.
Comment choisir
- Comment ces skills sont-ils sélectionnés ?
- Un algorithme les choisit parmi les skills publiés qui répondent aux critères de cette page, comme la catégorie, les tags ou les outils compatibles. Il les classe d'après le score qualité donné par un modèle de langage. Sur les pages de classement, il tient compte en plus des étoiles GitHub et de la note de sécurité. Personne ne les relit un par un.
- Que signifient les notes de sécurité ?
- Un modèle de langage lit le fichier SKILL.md, sans l'exécuter, et lui attribue une note. Sûr signifie qu'il n'y voit pas de risque d'exécution notable. Prudence, que le skill se sert d'outils puissants comme bash, docker ou le réseau pour un usage légitime. Risqué, qu'il demande des actions destructrices, l'envoi de secrets ou l'exécution de code masqué : un skill noté Risqué n'est jamais publié. Cette note ne remplace pas votre propre lecture du fichier.
- Comment installer un skill ?
- Ouvrez la page d'un skill et suivez ses instructions d'installation pour votre outil — Claude Code, Cursor ou Copilot. Chaque skill détaille les étapes exactes pour le lancer en quelques minutes.