⚙️ Backend

Expert sur l'API Anthropic Claude, les modèles, l'ingénierie de prompts, l'appel de fonctions, la vision et les meilleures pratiques. Déclenche sur anthropic, claude, api, prompt, appel de fonctions, vision, messages api, embeddings

Interrogez ClinicalTrials.gov via l'API v2. Recherchez des essais par condition, médicament, emplacement, statut ou phase. Récupérez les détails des essais par ID NCT, exportez les données, pour la recherche clinique et l'appariement de patients.

Détaillez les demandes de fonctionnalités en plans détaillés et implementables avec des tâches claires. Utilisez-le lorsque l’utilisateur demande une nouvelle fonctionnalité, une amélioration ou un changement complexe.

Cette compétence traite les fichiers contenant des balises figlet et les remplace par des représentations d'art ASCII. Elle détecte et préserve les styles de commentaires (double slash, dièse, double tiret, slash astérisque), gère automatiquement les dépendances Node.js et prend en charge plus de 400 polices (la police standard est utilisée par défaut). Cette compétence doit être utilisée quand un utilisateur demande de convertir du texte marqué dans un fichier en art ASCII à l'aide de la syntaxe des balises figlet, ou quand il veut lister les polices disponibles.

Réaliser des synthèses bibliographiques complètes et systématiques à l'aide de multiples bases de données académiques (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). Cette compétence doit être utilisée lors de la réalisation de synthèses bibliographiques systématiques, de méta-analyses, de synthèses de recherches ou de recherches bibliographiques complètes dans les domaines biomédicaux, scientifiques et techniques. Créer des documents Markdown et des PDF formatés professionnellement avec des citations vérifiées dans plusieurs styles de citation (APA, Nature, Vancouver, etc.).

Crée et valide 7 documents de projet (besoins, architecture, tech_stack, api_spec, schéma de base de données, directives de conception, runbook). Quatrième travailleur dans le pipeline ln-110-documents.

Crée la documentation des tests (testing-strategy.md + tests/README.md). Établit la philosophie de test et le modèle de tâche de test au niveau de l'histoire. Fait partie du workflow ln-110-documents-pipeline.

Créer/replanifier des épiques à partir de l’étendue (3-7 épiques). Aperçu par lot + extraction automatique. Modèle « Décomposer d’abord ». Découverte automatique de l’ID de l’équipe.

CRÉER/RÉPLANIFIER des Histoires pour Épic (5-10 Histoires). Déléguer ln-221-standards-researcher pour la recherche des normes. Modèle Décomposition Première. Découverte automatique de l’équipe/Épic.

Recherche les normes/modèles via MCP Ref. Génère une Recherche de normes pour la sous-section Notes techniques de l'histoire. Ouvrier réutilisable.

Convertir les documents markdown et les résumés de chat en fichiers ePub formatés qui peuvent être lus sur n'importe quel appareil ou téléchargés sur Kindle.

Concevez des cas de test complets à l'aide de PICT (Pairwise Independent Combinatorial Testing) pour tout élément de spécification ou de code. Analysez les entrées, générez des modèles PICT avec des paramètres, des valeurs et des contraintes pour des scénarios valides à l'aide du test pairwise. Produisez le modèle PICT, un tableau markdown des cas de test et les résultats attendus.

Générateur complet de planification de projet et de documentation pour les projets logiciels. Crée des documents de spécifications structurés, des documents de conception système et des plans de répartition des tâches avec suivi de l'implémentation. Utilisez-le lors du lancement d'un nouveau projet, de la définition des spécifications, de la création de conceptions techniques ou de la décomposition de systèmes complexes en tâches réalisables. Prend en charge le format des histoires utilisateur, les critères d'acceptation, la conception des composants, les spécifications API et la décomposition hiérarchique des tâches avec traçabilité des exigences.

Utilisez cette compétence lors de la rédaction de commandes, de hooks, de compétences pour Agent ou de invites pour des sous-agents ou toute autre interaction LLM, y compris l'optimisation des invites, l'amélioration des résultats LLM ou la conception de modèles d'invites de production.

Extraction unifiée du contenu et planification des actions. À utiliser lorsque l'utilisateur dit "tapestry <URL>", "weave <URL>", "help me plan <URL>", "extract and plan <URL>", "make this actionable <URL>", ou des phrases similaires indiquant qu'il souhaite extraire du contenu et créer un plan d'action. Détecte automatiquement le type de contenu (vidéo YouTube, article, PDF) et traite en conséquence.

Outil complet d'évaluation et de comparaison de stacks technologiques avec analyse TCO, évaluation de la sécurité et recommandations intelligentes pour les équipes d'ingénierie