Dev Tooling
Outils de productivite developpeur : code review, commit, debugging, CLI utilities.
| # | Skill | Source | Description | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | community-pr-review | n8n-io/n8n | Évaluer automatiquement si une pull request communautaire est prête pour révision humaine. | 187 950 | |
| 2 | n8n:conventions | n8n-io/n8n | Consulter les règles critiques et patterns clés du projet n8n rapidement. | 187 950 | |
| 3 | n8n:create-community-node-lint-rule | n8n-io/n8n | Créer et tester des règles ESLint personnalisées pour les plugins n8n. | 187 950 | |
| 4 | n8n:create-skill | n8n-io/n8n | Créer et structurer des skills markdown pour agents IA de façon efficace. | 187 950 | |
| 5 | n8n:linear-issue | n8n-io/n8n | Analyser une issue Linear et rassembler tout le contexte nécessaire pour démarrer. | 187 950 | |
| 6 | n8n:node-add-oauth | n8n-io/n8n | Ajouter le support OAuth2 Authorization Code à un node n8n existant. | 187 950 | |
| 7 | n8n:setup-mcps | n8n-io/n8n | Configurer les serveurs MCP essentiels pour les développeurs n8n via Claude. | 187 950 | |
| 8 | n8n:spec-driven-development | n8n-io/n8n | Synchroniser spécifications et implémentation en maintenant les specs comme source de vérité. | 187 950 | |
| 9 | spec-driven-development | n8n-io/n8n | Synchroniser spécifications et implémentation en maintenant les specs comme source de vérité. | 187 950 | |
| 10 | document-public-apis | pytorch/pytorch | Documenter les APIs publiques PyTorch en ajoutant des directives Sphinx autodoc aux fichiers sources. | 99 930 | |
| 11 | code-simplifier | rtk-ai/rtk | Simplifier et optimiser du code Rust RTK selon des patterns idiomatiques stricts. | 48 304 | |
| 12 | design-patterns | rtk-ai/rtk | Appliquer des patterns Rust (Newtype, Builder, State Machine) à l'architecture de filtres CLI. | 48 304 | |
| 13 | issue-triage | rtk-ai/rtk | Trier, analyser et commenter automatiquement les issues GitHub en trois phases. | 48 304 | |
| 14 | performance | rtk-ai/rtk | Analyser et optimiser les performances d'un CLI Rust en temps de démarrage, mémoire et tokens. | 48 304 | |
| 15 | pr-review | rtk-ai/rtk | Reviewer et merger des PRs GitHub une par une, du plus simple au plus complexe. | 48 304 | |
| 16 | pr-triage | rtk-ai/rtk | Auditer, prioriser et commenter automatiquement les pull requests d'un dépôt GitHub. | 48 304 | |
| 17 | repo-recap | rtk-ai/rtk | Générer un récapitulatif structuré d'un dépôt GitHub : PRs, issues, releases et synthèse. | 48 304 | |
| 18 | write-docs | tldraw/tldraw | Rédiger et mettre à jour la documentation SDK tldraw avec MDX. | 47 042 | |
| 19 | cookbook-audit | anthropics/claude-cookbooks | Auditer un notebook Cookbook selon un guide de style et produire un rapport noté. | 43 023 | |
| 20 | architecture-decision-records | wshobson/agents | Créer et gérer des Architecture Decision Records pour documenter les choix techniques. | 35 424 | |
| 21 | architecture-patterns | wshobson/agents | Concevoir des architectures backend maintenables avec Clean Architecture, DDD et ports-adaptateurs. | 35 424 | |
| 22 | async-python-patterns | wshobson/agents | Implémenter des patterns asynchrones Python avec asyncio pour des applications non-bloquantes performantes. | 35 424 | |
| 23 | bash-defensive-patterns | wshobson/agents | Écrire des scripts Bash robustes avec gestion d'erreurs et techniques défensives. | 35 424 | |
| 24 | binary-analysis-patterns | wshobson/agents | Analyser des binaires compilés, déchiffrer l'assembleur et reconstruire la logique programme. | 35 424 | |
| 25 | changelog-automation | wshobson/agents | Automatiser la génération de changelogs et notes de version selon les standards du secteur. | 35 424 | |
| 26 | code-review-excellence | wshobson/agents | Transformer les revues de code en partage constructif, collaboratif et systématique. | 35 424 | |
| 27 | debugging-strategies | wshobson/agents | Diagnostiquer et résoudre méthodiquement tout bug grâce à des stratégies éprouvées. | 35 424 | |
| 28 | dependency-upgrade | wshobson/agents | Planifier et exécuter des mises à jour de dépendances majeures en toute sécurité. | 35 424 | |
| 29 | error-handling-patterns | wshobson/agents | Concevoir des stratégies robustes de gestion d'erreurs pour applications résilientes. | 35 424 | |
| 30 | go-concurrency-patterns | wshobson/agents | Implémenter des patterns de concurrence Go avec goroutines, channels et pipelines. | 35 424 | |
| 31 | memory-safety-patterns | wshobson/agents | Implémenter des patterns mémoire sûrs en C++, Rust et Go via RAII. | 35 424 | |
| 32 | modern-javascript-patterns | wshobson/agents | Maîtriser les patterns JavaScript modernes ES6+ pour un code propre et performant. | 35 424 | |
| 33 | monorepo-management | wshobson/agents | Configurer et optimiser des monorepos scalables avec Turborepo et pnpm workspaces. | 35 424 | |
| 34 | multi-reviewer-patterns | wshobson/agents | Coordonner des revues de code parallèles multi-dimensions et produire un rapport consolidé. | 35 424 | |
| 35 | nx-workspace-patterns | wshobson/agents | Configurer et optimiser un monorepo Nx avec gestion des dépendances et CI. | 35 424 | |
| 36 | parallel-debugging | wshobson/agents | Déboguer méthodiquement des bugs complexes via l'analyse de multiples hypothèses en parallèle. | 35 424 | |
| 37 | parallel-feature-development | wshobson/agents | Décomposer une fonctionnalité en flux parallèles sans conflits entre agents. | 35 424 | |
| 38 | python-anti-patterns | wshobson/agents | Identifier et corriger les anti-patterns Python courants dans le code avant déploiement. | 35 424 | |
| 39 | python-background-jobs | wshobson/agents | Gérer des tâches asynchrones en arrière-plan avec files d'attente Python. | 35 424 | |
| 40 | python-code-style | wshobson/agents | Standardiser le style, la documentation et le typage de code Python moderne. | 35 424 | |
| 41 | python-configuration | wshobson/agents | Gérer la configuration Python via variables d'environnement typées et validées avec Pydantic. | 35 424 | |
| 42 | python-design-patterns | wshobson/agents | Structurer du code Python maintenable via des principes de conception fondamentaux. | 35 424 | |
| 43 | python-error-handling | wshobson/agents | Implémenter une gestion robuste des erreurs et validations en Python. | 35 424 | |
| 44 | python-observability | wshobson/agents | Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. | 35 424 | |
| 45 | python-packaging | wshobson/agents | Créer, structurer et publier des packages Python sur PyPI avec pyproject.toml. | 35 424 | |
| 46 | python-performance-optimization | wshobson/agents | Profiler, analyser et optimiser les performances CPU et mémoire du code Python. | 35 424 | |
| 47 | python-project-structure | wshobson/agents | Structurer des projets Python avec modules clairs, interfaces publiques et hiérarchies plates. | 35 424 | |
| 48 | python-resilience | wshobson/agents | Implémenter des patterns de résilience Python pour gérer les pannes transitoires. | 35 424 | |
| 49 | python-resource-management | wshobson/agents | Gérer les ressources Python de façon déterministe via des context managers. | 35 424 | |
| 50 | python-type-safety | wshobson/agents | Annoter et typer du code Python pour détecter les erreurs à l'analyse statique. | 35 424 |
À propos de cette sélection
Le debugging mal ciblé coûte souvent plus cher que le bug lui-même. C'est là que la qualité de l'outillage se révèle vraiment : un agent capable d'ouvrir une issue bien formée, de faire respecter une convention de commit ou de lancer un lint rule sans intervention manuelle change la vélocité d'une équipe de façon concrète. Cette section rassemble des skills dev tooling qui couvrent la majorité des cas d'usage courants, automatiser la revue de code, piloter un workflow CLI, ou générer des nodes conformes aux standards d'une plateforme comme n8n. L'écosystème est déjà dense, avec des contributions solides de plusieurs orgs majeures, mais les conventions varient beaucoup d'un contexte à l'autre. Ces skills s'adressent surtout aux devs backend ou fullstack qui veulent déléguer la plomberie outillage à un agent sans sacrifier la cohérence du codebase.