Backend

dotnet-patterns는 백엔드 개발을 위한 실용적인 .NET 패턴 가이드입니다. 불변성, 명시적 의존성, async/await, 유지보수하기 쉬운 ASP.NET Core 서비스에 대해 더 나은 기본값으로 idiomatic C#를 작성하고 리뷰하는 데 도움을 줍니다. 반복 가능한 패턴이 필요하고 일반론적인 조언이 아니라면, 코드 생성·리팩터링·리뷰에 활용하세요.

springboot-patterns는 명확한 controller, service, repository 계층과 함께 validation, pagination, caching, async processing, profiles, event-driven flow까지 포함해 Spring Boot 백엔드를 설계하는 데 도움을 줍니다. 유지보수하기 쉬운 운영용 패턴이 필요할 때, 임시방편적인 Spring 코드 대신 Backend Development용 springboot-patterns 가이드로 활용하세요.

nestjs-patterns는 모듈형 프로덕션급 TypeScript 백엔드를 구축하기 위한 실용적인 NestJS 아키텍처 스킬입니다. 모듈 구조, 컨트롤러와 서비스의 경계, DTO 검증, 가드, 인터셉터, 설정, 테스트, 그리고 유지보수하기 쉬운 백엔드 개발을 위한 코드 구성 방식을 안내합니다.

laravel-plugin-discovery는 LaraPlugins.io MCP를 통해 Laravel 패키지를 찾고 평가하는 데 도움을 줍니다. 설치 전에 패키지 상태를 점검하고, Laravel/PHP 호환성을 확인하며, API 개발에 적합한 विकल्प을 찾는 데 활용하세요.

laravel-patterns는 더 깔끔한 경계로 Laravel 앱을 설계하도록 도와줍니다. 즉, 컨트롤러는 얇게 유지하고, 비즈니스 로직은 서비스나 액션에 두며, Eloquent 데이터 접근은 예측 가능하게 정리하고, 큐·이벤트·캐싱·API 리소스에는 실무적인 패턴을 적용할 수 있게 해줍니다. 빠르게 한 번 쓰고 끝나는 스캐폴딩용이 아니라, 유지보수가 중요한 프로덕션 백엔드 팀을 위해 만들어졌습니다.

golang-patterns는 관용적인 Go 패턴, 코드 리뷰, 리팩터링을 위한 실용 가이드입니다. 백엔드 개발 팀이 명확한 API, 안전한 오류 처리, 유용한 zero value, 유지보수하기 쉬운 패키지 경계를 선택하는 데 도움을 줍니다. 더 적은 추측과 더 일관된 Go 설계 결정을 원할 때 golang-patterns를 설치하세요.

ecc-tools-cost-audit는 ECC Tools의 비용 급증, PR 폭주 생성, 쿼터 우회, 프리미엄 모델 누출, 중복 작업을 증거 중심으로 점검하는 감사용 skill입니다. 웹훅에서 워커, 그리고 청구 결정까지 요청 흐름을 추적해야 하는 Backend Development 조사에 사용하면, 비용이 어디서 발생했는지 근거로 입증할 수 있습니다.

api-connector-builder는 호스트 저장소의 기존 통합 패턴, wiring, 테스트, 컨벤션에 맞춰 repo-native API connector 또는 provider를 추가할 수 있도록 돕습니다.

api-design은 엔드포인트 기획 및 리뷰, 리소스 네이밍, 상태 코드, 페이지네이션, 필터링, 버저닝, 오류 응답 설계를 다루는 REST API 설계 스킬입니다.

ai-regression-testing은 AI 보조 개발에서 자주 놓치는 버그, 즉 미완성 수정, 오래된 가정, 샌드박스와 프로덕션 경로 전반의 회귀 문제를 잡아내는 데 도움이 됩니다. 에이전트가 API 라우트, 백엔드 로직, 또는 실용적이고 반복 가능한 확인이 필요한 버그 수정을 변경했을 때 회귀 테스트용으로 이 ai-regression-testing 스킬을 사용하세요. 특히 DB 없이 진행하는 샌드박스 모드 검증과 숨은 분기까지 드러내는 리뷰 워크플로에 유용합니다.

fullstack-developer skill은 React, Next.js, Node.js, API, 데이터베이스, 인증, 배포까지 아우르는 현대적 JavaScript·TypeScript 웹 앱 작업용 재사용 프롬프트 패키지입니다. 스크립트나 템플릿을 제공하기보다는, 단일 SKILL.md 파일로 적용 범위와 작업 흐름을 정의하는 방식이며, 여러 레이어를 함께 고려해야 하는 기획·구현 작업에 특히 잘 맞습니다.

error-handling-patterns는 팀이 exceptions와 Result types 중 무엇을 선택할지 결정하고, 실패를 분류하며, 컨텍스트를 전파하고, 더 안정적인 API와 서비스를 위한 graceful degradation을 설계하도록 돕습니다.

rust-async-patterns는 Tokio 기반 비동기 Rust 백엔드 개발을 위한 실전형 스킬로, task, channel, stream, timeout, cancellation, tracing, error handling 패턴을 폭넓게 다룹니다.

go-concurrency-patterns는 worker pools, pipelines, channels, sync primitives, 그리고 context 기반 cancellation에 맞는 Go다운 동시성 패턴을 적용할 수 있도록 돕습니다. SKILL.md의 가이드를 바탕으로 더 안전한 백엔드 서비스를 설계하고, race conditions를 디버깅하며, graceful shutdown 동작을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

python-background-jobs는 운영 환경을 고려한 패턴으로 Python 작업 큐, 워커, 재시도, 작업 상태 추적, 예약 백그라운드 처리를 설계할 수 있도록 돕습니다.

python-configuration은 환경 변수, typed settings, 시작 시 fail-fast 검증을 활용해 Python 애플리케이션 설정을 설계하는 데 도움을 줍니다. 백엔드 설정 구조화, pydantic-settings 도입, 시크릿의 안전한 관리, 환경별 동작 처리에 적합합니다.

python-design-patterns는 더 깔끔하고 테스트하기 쉬운 코드를 만들기 위해 KISS, SRP, 관심사 분리, 상속보다 조합, Rule of Three를 중심으로 다루는 Python 리팩터링·설계 리뷰 스킬입니다.

python-error-handling은 fail-fast 검증, 의미 있는 예외 설계, exception chaining, 부분 실패 처리를 통해 에이전트가 API, 배치 작업, 디버깅 상황에서 더 안전한 Python 코드를 작성하도록 돕습니다.

python-performance-optimization은 프로파일링 우선 접근으로 느리거나 메모리 사용량이 큰 Python 코드를 진단하도록 돕는 스킬로, CPU·메모리·I/O 병목, 캐싱, 벡터화, async, 벤치마킹 워크플로까지 폭넓게 다룹니다.

python-resilience는 Python에서 재시도, 지수 백오프, jitter, 타임아웃, 제한된 재시도 구간을 활용해 장애를 더 안전하게 처리하도록 돕는 가이드형 스킬입니다. 외부 호출에 실용적인 복원력 패턴을 적용하고, 더 명확한 재시도 규칙으로 tenacity 스타일 래퍼를 도입할 때 유용합니다.

python-resource-management는 컨텍스트 매니저, 예외에 안전한 정리(cleanup), 비동기 리소스 수명주기, 스트리밍 패턴을 위한 Python 코드 생성을 돕습니다. 파일, DB 연결, 소켓처럼 종료 처리가 확실해야 하는 백엔드 코드에 활용하기 좋습니다.

async-python-patterns는 I/O 중심 Python 시스템에서 안전한 asyncio 패턴을 선택할 때 참고하기 좋은 실용 가이드입니다. 도입 판단에 필요한 맥락을 빠르게 파악하고, 사용 방식을 검토하며, 이벤트 루프 블로킹을 피하고, 제한된 동시성, cancellation, sync-vs-async 트레이드오프를 고려한 async API, workers, scrapers, backend services 설계에 활용할 수 있습니다.

stripe-integration 스킬은 개발자가 Stripe 결제 흐름을 설계하고 구현할 때, Checkout Sessions, Payment Intents, 구독, 환불, webhook 기반 결제 정합성까지 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

similarity-search-patterns는 시맨틱 검색과 RAG 워크플로를 위한 거리 지표, 인덱스 유형, 하이브리드 검색 패턴을 선택할 때 도움을 주는 스킬입니다. 재현율, 지연 시간, 확장성 사이의 운영상 트레이드오프를 고려해 프로덕션 벡터 검색 전략을 설계할 때 활용할 수 있습니다.