Performance

postgres-patterns é um skill prático de referência rápida em PostgreSQL para otimização de consultas, modelagem de schema, indexação, Row Level Security e pooling de conexões. Ele ajuda fluxos de trabalho de engenharia de banco de dados a tomar decisões mais rápidas e confiáveis usando boas práticas compactas, em vez de um prompt genérico.

nuxt4-patterns é uma skill para Nuxt 4 focada em segurança de hidratação, route rules, lazy loading e fetch de dados compatível com SSR. Use a skill nuxt4-patterns para tomar decisões melhores em Frontend Development, reduzir divergências e aplicar o padrão certo para cada página ou componente.

frontend-patterns é uma skill prática para desenvolvimento frontend com React e Next.js, ajudando você a escolher padrões sustentáveis para componentes, estado, formulários, roteamento, acessibilidade e performance. Use o guia frontend-patterns quando precisar de orientação clara de implementação e seleção de padrões, e não apenas de boas práticas genéricas.

flutter-dart-code-review é uma checklist agnóstica de biblioteca para code review em Flutter e Dart, cobrindo arquitetura, qualidade de widgets, gerenciamento de estado, performance, acessibilidade, segurança e código limpo. Use como um guia estruturado de flutter-dart-code-review para Code Review em BLoC, Riverpod, Provider, GetX, MobX, Signals ou padrões personalizados.

compose-multiplatform-patterns é um guia prático de Compose Multiplatform e Jetpack Compose em apps KMP. Ele cobre gerenciamento de estado, navegação, temas, desempenho e padrões de UI reutilizáveis para Android, iOS, Desktop e Web, ajudando equipes de frontend a construir telas compartilhadas e sustentáveis.

Use a skill benchmark para medir linhas de base de desempenho, detectar regressões antes e depois de PRs e comparar alternativas de stack em páginas, APIs e builds para otimização de performance.

python-expert é uma skill do GitHub para geração, revisão, debugging e refatoração de código Python. Ela orienta agentes com uma ordem de prioridade clara — correção, segurança de tipos, desempenho e depois estilo — e direciona o usuário para `SKILL.md`, `AGENTS.md` e arquivos de regras para adoção prática.

code-reviewer é uma skill leve para Code Review que transforma código ou diffs em um relatório estruturado, cobrindo segurança, desempenho, boas práticas, severidade, linhas ou seções afetadas, correções recomendadas e uma pontuação geral de qualidade.

A skill debugger ajuda agentes a diagnosticar falhas de software com um fluxo guiado por evidências para análise de causa raiz. Use debugger para stack traces, crashes, testes quebrados, regressões, logs e bugs intermitentes. Ela orienta a comparar comportamento esperado vs. real, priorizar hipóteses, executar testes direcionados, corrigir e validar o resultado.

code-reviewer é uma skill de revisão de código com IA que segue uma ordem rígida de análise: security, performance, correctness e maintainability. Ela usa arquivos de regras para SQL injection, XSS, consultas N+1, tratamento de erros, naming e type hints, tornando a revisão de PRs mais consistente do que um prompt genérico de review.

A skill de benchmark ajuda a detectar regressões de performance em fluxos de trabalho web e de aplicativos. Use-a para estabelecer uma linha de base, comparar antes e depois de mudanças e acompanhar se uma PR deixou páginas mais lentas, mais pesadas ou menos estáveis. É um guia prático de benchmark para otimização de performance, Core Web Vitals, verificações do Lighthouse, tamanho de bundle e tendências de tempo de carregamento.

canary é uma skill de monitoramento pós-deploy que acompanha apps em produção em busca de erros no console, falhas de página e regressões de desempenho. Ela compara o comportamento atual com uma linha de base pré-deploy, para que você possa validar uma release, identificar páginas quebradas e notar anomalias visíveis com menos suposição do que em um prompt genérico.

A skill de qa testa sistematicamente uma aplicação web, encontra bugs e valida correções com um fluxo de trabalho em etapas. Use-a para testes de regressão, checagens de prontidão para release ou como um guia estruturado de QA quando você precisar de evidências, classificação de severidade e ciclos curtos de corrigir e retestar, em vez de um prompt genérico de caça a bugs.

design-review é uma skill de QA de design com foco em UX para auditar interfaces em produção, identificar problemas de espaçamento, hierarquia, consistência visual e interação, e corrigi-los de forma iterativa com verificação. Ela oferece suporte à revisão em modo de plano antes da implementação e é útil quando você quer um guia de design-review com mudanças concretas no código-fonte, em vez de conselhos vagos.

rust-async-patterns é uma skill prática de Rust assíncrono com Tokio, cobrindo tasks, channels, streams, timeouts, cancelamento, tracing e tratamento de erros para desenvolvimento backend.

python-performance-optimization ajuda a diagnosticar código Python lento ou com alto consumo de memória com orientação centrada em profiling, cobrindo gargalos de CPU, memória e I/O, além de cache, vetorização, async e fluxos de benchmarking.

vector-index-tuning ajuda a ajustar índices de busca vetorial para latência, recall e uso de memória. Use a skill para escolher tipos de índice, configurar parâmetros de HNSW e comparar opções de quantização em fluxos de RAG.

Use a skill distributed-tracing para projetar e explicar o rastreamento de requisições entre microsserviços com Jaeger e Tempo. Cobre noções básicas de instalação, conceitos de trace e span, padrões de configuração no Kubernetes, propagação de contexto e uso prático para observabilidade e depuração de latência.

sql-optimization-patterns ajuda a diagnosticar SQL lento com análise de EXPLAIN, estratégia de indexação, ajuste de joins, correções de paginação e orientações práticas para reescrever queries em equipes de engenharia de dados.

spark-optimization é um guia prático para diagnosticar jobs lentos no Apache Spark com foco em particionamento, shuffle, skew, caching e ajuste de memória. Use-o para instalar a skill de wshobson/agents, ler o SKILL.md e aplicar correções baseadas em evidências a partir de sintomas no Spark UI, configurações do cluster e padrões de consulta.

postgresql-table-design ajuda agentes a projetar ou revisar esquemas PostgreSQL com regras práticas para chaves, normalização, tipos de dados, constraints, índices de chaves estrangeiras e armadilhas específicas do PostgreSQL.

A skill debugging-strategies oferece um playbook estruturado de depuração para reproduzir problemas, testar hipóteses, isolar causas e identificar a causa raiz em bugs, falhas, vazamentos e regressões de desempenho.

projection-patterns ajuda equipes a projetar read models de CQRS e projeções de event streams, com orientações práticas sobre tipos de projeção, replay, checkpointing e uso em Backend Development.

godot-gdscript-patterns ajuda usuários de Godot 4 a gerar e revisar GDScript com melhor estrutura de cenas, sinais, máquinas de estado, autoloads e padrões de carregamento assíncrono. Use para aplicar uma arquitetura Godot já validada em sistemas de gameplay, fluxos de UI e código de projeto mais fácil de manter.