「ecosystem」の検索結果

Steam-style achievement system with XP, levels, streaks, and skill trees. Gamifies the development workflow. 25 achievements across 5 categories.

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Competitive analysis - feature matrix, SWOT, market positioning, benchmark.

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Gorev tipine gore dusunme modu secimi. 5 mod -- analytical (derin analiz), creative (yaratici cozum), systematic (adim adim), rapid (hizli aksiyon), debug (hata izleme). Her mod farkli prompt stratejisi ve karar agaci kullanir.

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OpenAI Codex CLI + Claude Code (Hizir) birlikte kullanim rehberi. Is dagitim pattern'leri, GitHub Actions workflow ornekleri, review dongusu ve iki AI yazilim asistaninin guclu yanlarini birlestiren orchestration stratejileri.

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Reverse-engineer and clone a website in one shot — extracts assets, CSS, and content section-by-section and proactively dispatches parallel builder agents in worktrees as it goes. Use this whenever the user wants to clone, replicate, rebuild, reverse-engineer, or copy any website. Also triggers on phrases like "make a copy of this site", "rebuild this page", "pixel-perfect clone". Provide the target URL as an argument.

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ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

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Agent hata toleransi ve devre kesici pattern. Ust uste hata yapan agent'i durdur, cooldown uygula, fallback'e gec. Kaskatli hatalari ve sonsuz retry dongularini onler.

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GitHub Actions workflow patterns, matrix builds, caching strategies, deployment pipelines, artifact management, and rollback procedures.

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Git history'den otomatik changelog, semantic versioning, release notes, conventional commits

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AI browser automation - navigate, interact, extract, verify via browser-use MCP

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Voice framework, visual identity standards, color palette management, typography specs, brand consistency

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AST-based code search and refactoring via ast-grep MCP

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API design, versioning, testing, schema validation, and contract testing patterns for REST and GraphQL APIs.

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Spawn Agentica multi-agent patterns

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Agentica server + Claude proxy setup - architecture, startup sequence, debugging

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Build Python agents with Agentica SDK - @agentic decorator, spawn(), persistence, MCP integration

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Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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Guide for integrating Agentica SDK with Claude Code CLI proxy

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Agent Orchestration Rules

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Agent ve skill dosyalarinin yapisal dogrulamasi. Frontmatter kontrol, naming convention, zorunlu bolum kontrolu, tutarlilik denetimi. Yeni agent/skill eklendiginde veya mevcut dosyalar duzenlediginde otomatik calistirilir.

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Framework for measuring and tracking agent response quality over time. Detects regressions before they reach production. Use when evaluating agent changes, auditing quality, or establishing performance baselines.

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axe-core integration, WCAG 2.2 AA checklist, keyboard navigation testing, screen reader testing, and ARIA pattern validation.

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Use the open-source CodeQL ecosystem for .NET security analysis. Use when a repo needs CodeQL query packs, CLI-based analysis on open source codebases, or GitHub Action setup with explicit licensing caveats. USE FOR: the repo uses or wants CodeQL for .NET security analysis; GitHub code scanning is part of the CI plan. DO NOT USE FOR: teams that need a tool with no private-repo licensing caveat. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Neutral, framework-agnostic decision tree for project kickoff: "which agent / RAG / LLM framework should I reach for?" Synthesizes the ecosystem sections of 7 landmark-project SOPs (LangGraph, LlamaIndex, DSPy, CrewAI, vLLM, Aider, Dify) into one layered rubric. Core stance: frameworks are LAYERS, not competitors — a real project usually combines DSPy (compile) + LlamaIndex (retrieve) + LangGraph (orchestrate) + vLLM (serve), and you choose ONE per layer, not one to rule all. Use when starting any LLM/agent/RAG project, or whenever the "which framework?" question is asked. Deliberately neutral — unlike vendor docs and the LangChain-biased `framework-selection` on skill.sh, this skill has no horse in the race.

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