Dev Tooling
Outils de productivite developpeur : code review, commit, debugging, CLI utilities.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | python-design-patterns | wshobson/agents | Structurer du code Python maintenable via des principes de conception fondamentaux. | 39 177 | 11j |
| 2 | warp-compile-time-optimizer | nvidia/skills | Mesurer et réduire les temps de compilation à froid des modules Warp CUDA. | 3 114 | 13j |
| 3 | nemo-relay-migrate-from-flow | nvidia/skills | Migrer automatiquement une base de code de NeMo Flow vers NeMo Relay. | 3 114 | 13j |
| 4 | hsb-ip-def | nvidia/skills | Générer, valider, comparer et expliquer des fichiers de configuration HSB IP HOLOLINK. | 3 114 | 23j |
| 5 | nemo-relay-debug-runtime-integration | nvidia/skills | Diagnostiquer et résoudre les pannes d'intégration runtime NeMo Relay. | 3 114 | 27j |
| 6 | cuopt-developer | nvidia/skills | Modifier et contribuer au codebase C++/CUDA et Python de NVIDIA cuOpt. | 3 114 | 1mo |
| 7 | init | oceanbase/powermem | Initialiser et configurer le backend PowerMem pour Claude Code via des scripts dédiés. | 897 | 1mo |
| 8 | tilegym-converting-cutile-to-julia | nvidia/skills | Convertir des kernels GPU Python cuTile en kernels Julia cuTile.jl compilables et testés. | 3 114 | 2mo |
| 9 | session-investigator | evalstate/fast-agent | Diagnostiquer et analyser les sessions fast-agent via leurs fichiers d'historique. | 3 902 | 2mo |
| 10 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 11 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 12 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 13 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 14 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 15 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 16 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 17 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 18 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 19 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 20 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 21 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 22 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 23 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 24 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 320 | 2mo |
| 25 | uv | mkurman/zorai | Installer et configurer le gestionnaire de paquets Python uv sur le système. | 320 | 2mo |
| 26 | holoscan-install-wheel | nvidia/skills | Installer et vérifier le SDK Holoscan via pip dans un environnement virtuel Python. | 3 114 | 2mo |
| 27 | mcore-linting-and-formatting | nvidia/skills | Configurer et appliquer le linting, formatage et style de code Python. | 3 114 | 2mo |
| 28 | async-python-patterns | wshobson/agents | Implémenter des patterns asynchrones Python avec asyncio pour des applications non-bloquantes performantes. | 39 177 | 3mo |
| 29 | python-background-jobs | wshobson/agents | Gérer des tâches asynchrones en arrière-plan avec files d'attente Python. | 39 177 | 3mo |
| 30 | python-configuration | wshobson/agents | Gérer la configuration Python via variables d'environnement typées et validées avec Pydantic. | 39 177 | 3mo |
| 31 | python-error-handling | wshobson/agents | Implémenter une gestion robuste des erreurs et validations en Python. | 39 177 | 3mo |
| 32 | python-packaging | wshobson/agents | Créer, structurer et publier des packages Python sur PyPI avec pyproject.toml. | 39 177 | 3mo |
| 33 | python-performance-optimization | wshobson/agents | Profiler, analyser et optimiser les performances CPU et mémoire du code Python. | 39 177 | 3mo |
| 34 | python-resilience | wshobson/agents | Implémenter des patterns de résilience Python pour gérer les pannes transitoires. | 39 177 | 3mo |
| 35 | python-resource-management | wshobson/agents | Gérer les ressources Python de façon déterministe via des context managers. | 39 177 | 3mo |
| 36 | python-type-safety | wshobson/agents | Annoter et typer du code Python pour détecter les erreurs à l'analyse statique. | 39 177 | 3mo |
| 37 | langgraph-cli | langchain-ai/langchain-skills | Gérer le cycle de vie complet d'applications LangGraph, du scaffold au déploiement. | 1 178 | 3mo |
| 38 | optimize-simplicite-logs | github/awesome-copilot | Convertir des logs Simplicité bruts en JSON structuré pour optimiser l'analyse IA. | 38 295 | 3mo |
| 39 | sympy | mkurman/zorai | Effectuer des calculs mathématiques symboliques exacts en Python avec SymPy. | 320 | 3mo |
| 40 | vardoger-analyze | github/awesome-copilot | Analyser l'historique GitHub Copilot CLI et générer des instructions personnalisées adaptées. | 38 295 | 4mo |
| 41 | document-public-apis | pytorch/pytorch | Documenter les APIs publiques PyTorch en ajoutant des directives Sphinx autodoc aux fichiers sources. | 102 612 | 4mo |
| 42 | code-tour | github/awesome-copilot | Générer des visites guidées interactives et narratives d'une base de code pour VS Code. | 38 295 | 4mo |
| 43 | python-pypi-package-builder | github/awesome-copilot | Construire, tester, versionner et publier une bibliothèque Python sur PyPI. | 38 295 | 4mo |
| 44 | ruff-recursive-fix | github/awesome-copilot | Appliquer Ruff itérativement pour corriger et valider la qualité du code Python. | 38 295 | 5mo |
| 45 | uv-package-manager | wshobson/agents | Gérer les dépendances Python ultra-rapidement avec l'outil uv basé sur Rust. | 39 177 | 5mo |
| 46 | python-anti-patterns | wshobson/agents | Identifier et corriger les anti-patterns Python courants dans le code avant déploiement. | 39 177 | 5mo |
| 47 | cookbook-audit | anthropics/claude-cookbooks | Auditer un notebook Cookbook selon un guide de style et produire un rapport noté. | 52 186 | 6mo |
| 48 | python-code-style | wshobson/agents | Standardiser le style, la documentation et le typage de code Python moderne. | 39 177 | 6mo |
| 49 | python-project-structure | wshobson/agents | Structurer des projets Python avec modules clairs, interfaces publiques et hiérarchies plates. | 39 177 | 6mo |
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.