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Mise à jour de la documentation
Documentation
Met à jour l'ensemble de la documentation du projet après des modifications de code. Analyse les changements via git, met à jour les fichiers KNOWLEDGE_BASE.md, README.md et leur version chinoise, puis vérifie l'intégrité des modifications.
Reproduction locale CI
Developpement
Exécute localement les vérifications équivalentes à un pipeline CI (cargo check, build npm, tests UI).
Assistant Santé Claude Ally
Data & IA
Un assistant santé pour l'analyse d'informations médicales, le suivi des symptômes et les conseils de bien-être.
Documentation du Railway
Documentation
Recherchez la documentation à jour de Railway pour répondre avec précision aux questions.
Portée conteneur pour héritage
Developpement
Portées intermédiaires fournissant l'héritage sans être des pièces navigables.
Utilisation de la symétrie NCS comme référence
Data & IA
Guide pour utiliser les molécules liées par NCS ou symétrie comme référence lors de la construction de fragments dans Coot.
Profilage CPU et Mémoire Go
Developpement
Cette compétence exécute le profilage CPU et mémoire des packages Go avec pprof, puis analyse les résultats pour identifier les goulots d'étranglement de performance et les problèmes d'allocation mémoire. Utilisez-la pour enquêter sur une utilisation élevée des ressources ou optimiser du code.
Testeur de navigation au clavier
Testing
Compétence pour tester la navigation au clavier dans les applications frontend. Fournit des conseils et bonnes pratiques en matière d'accessibilité et d'interactions clavier.
Assistant Docstring Google
Documentation
Rédigez des docstrings Python en suivant le Guide de style Google, avec des sections claires et des exemples.
Préparer la preuve
Testing
Transformer une intention arrêtée en preuve exécutable discriminante au moindre coût avant l'implémentation ou la promotion d'un candidat.
Assistant de docstring Google
Documentation
Rédigez des docstrings Python selon le guide de style Google, avec sections et exemples clairs.
Ingénieur ML
Data & IA
Construisez des systèmes ML de production avec PyTorch 2.x, TensorFlow et des frameworks modernes. Mettez en œuvre le déploiement de modèles, l'ingénierie des caractéristiques, les tests A/B et la surveillance.