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Test de Aptos Move

Expert en test de contrats intelligents Move sur Aptos, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration, la vérification formelle Move Prover, les stratégies de débogage et la couverture des tests. Déclenche sur les mots-clés move test, test unitaire, test d’intégration, move prover, vérification formelle, déboguer, couverture, assert, expect

raintree-technology

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#ci-cd#debugging#documentation#git#testing

Informations Techniques

Auteur
raintree-technology
Catégorie
Web3 & Blockchain
Taille du Fichier
11.34 KB
Dépôt Source
raintree-technology__claude-starter
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

raintree-technology__claude-starter/.claude/skills/aptos/move-testing/Skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

90%

Cohérence de la documentation

Assurer des normes cohérentes assistées par IA sur tous les projets

50%

Réduction du temps de configuration

Réduisez de moitié le temps de configuration de projet grâce à la documentation automatisée

3x

Productivité du développeur

Augmentez la vélocité de l'équipe avec des directives de projet claires et prêtes pour l'IA

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🚀

Configuration d'un nouveau projet

Générer rapidement des fichiers CLAUDE.md complets pour de nouveaux projets

🔧

Documentation héritée

Mettre à jour les fichiers CLAUDE.md obsolètes avec les meilleures pratiques modernes

🏗️

Architecture modulaire

Créer une documentation modulaire pour les systèmes complexes multi-repos

⚙️

Personnalisation de la Stack Technique

Adapter la documentation à des technologies et frameworks spécifiques

Compétences Associées

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Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés

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Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.

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Adaptyv

Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.

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Éon

Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

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