Trouvez le skill parfait

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Cette compétence couvre les modèles de tests unitaires : configuration Vitest avec couverture v8, Testing Library pour les tests de comportement, MSW pour le mock HTTP, tests paramétrés avec it.each, et directives sur les espions/mocks/stubs. Utilisez-la pour configurer et écrire des tests unitaires et de composants en privilégiant le test du comportement plutôt que de l'implémentation.

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Diagnostique pourquoi une évaluation Hawk/Inspect AI est bloquée ou ne progresse pas. Fournit une liste de vérification, une recherche de motifs d'erreur et des tests directs de l'API pour identifier les problèmes (nouvelles tentatives d'API, plantages de pod, limites de tokens, etc.). Aide à récupérer l'évaluation en supprimant et redémarrant, ou en inspectant les journaux.

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Exécute des benchmarks de performance pour les implémentations de calcul de revenu moyen. Permet de comparer les performances entre Kotlin, GraalVM, Rust et Haskell en utilisant Gradle.

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Examine le code UI pour vérifier la conformité aux normes WCAG 2.2, aux Core Web Vitals et aux bonnes pratiques de conception web modernes. Ce skill d'audit identifie les problèmes d'accessibilité, de performance, de navigation clavier, de formulaires, d'animations, de responsive, de contenu et de dark mode. Utilisé avant une mise en production ou une revue de code pour garantir la qualité du design.

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Se déclenche sur 'review' ou '/review' pour effectuer une revue de code exhaustive assistée par IA via OpenAI Codex. Il récupère les références d'issues GitHub, Linear et Sentry, lit tout fichier plan ou référencé, puis exécute un script de revue personnalisable sur les modifications non validées ou sur une branche/commit spécifique. Idéal avant de créer une pull request ou après avoir terminé une fonctionnalité.

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Ce skill fournit les bonnes pratiques pour écrire et comprendre les tests dans l'application web SonarQube. Il couvre la philosophie de test, la nomenclature des fichiers (unitaires, intégration, snapshots), les trois couches de tests (intégration, unitaire, snapshots) et l'utilisation de mocks intelligents. Il inclut également des règles critiques comme l'utilisation préférentielle de `findBy` au lieu de `waitFor` et de `toBeInTheDocument` plutôt que `toBeVisible`.

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Évaluation de la qualité du code via un workflow de 9 étapes avec format Conventional Comments, adaptation de la profondeur d'examen et verdicts souples respectant l'autonomie utilisateur.

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Exécute et analyse les tests Newman (interface en ligne de commande de Postman) pour valider des API. Utile pour lancer des collections Postman, vérifier des points d'accès HTTP et obtenir des rapports de succès/échec dans un pipeline CI/CD.

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Analyse automatique de code pour les bonnes pratiques, les vulnérabilités de sécurité et les normes de qualité. Elle détecte des problèmes comme les injections SQL, la gestion d'erreurs défaillante et les incohérences de nommage, en fournissant des rapports catégorisés avec des niveaux de gravité.

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Agent spécialisé pour détecter les régressions après déploiement. Capture les états de base, analyse les différences et classe les problèmes par sévérité.

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Testez et déboguez des applications web via l'intégration Chrome. Automatisez les interactions de formulaires, vérifiez les implémentations UI et enregistrez des démonstrations.

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Génère des fixtures PDF complètes combinant tables ReportLab et images générées par IA pour tester les extracteurs. Orchestre les compétences create-table et create-image.