微服务

python-resilience 是一項協助強化 Python 失敗處理安全性的指引型技能，涵蓋重試、指數退避、jitter、timeout 與有界重試視窗。可用來導入實用的外部呼叫韌性模式，並套用 tenacity 風格的包裝方式，讓重試規則更清楚一致。

使用 distributed-tracing 技能，搭配 Jaeger 與 Tempo 設計並說明微服務之間的請求追蹤。內容涵蓋安裝基礎、trace 與 span 概念、Kubernetes 部署模式、context propagation，以及用於可觀測性與延遲除錯的實務用法。

nodejs-backend-patterns 是一份實務導向指南，協助你以 Express 或 Fastify 建構 Node.js 後端服務，涵蓋 middleware、auth、錯誤處理、repository layer、DI、快取與資料庫整合，適合用來打造面向正式環境的 API。

istio-traffic-management 協助團隊撰寫 Istio 流量策略，如 VirtualService、DestinationRule、Gateway、ServiceEntry，涵蓋金絲雀、重試、斷路器與鏡像流量。用它把部署意圖轉成清楚的路由與韌性清單，並提供實用提示與審查檢核。

workflow-orchestration-patterns 可協助為分散式系統設計具持久性的 Temporal workflows。了解何時適合使用、如何安裝，以及如何劃分 workflow 與 activity 的邊界，並處理 compensation、retries 與 determinism 等關鍵設計議題。

projection-patterns 協助團隊設計 CQRS 讀取模型與 event-stream projections，提供關於 projection 類型、replay、checkpointing 與在後端開發中的實務使用建議。

saga-orchestration 協助後端團隊為分散式交易設計有序步驟、補償機制、逾時、重試，以及卡住 saga 的復原流程。可用來評估是否適合你的場景、閱讀關鍵檔案、從父 repo 安裝，並將這個 skill 套用到實際的微服務工作流程。

使用 microservices-patterns 技能，規劃分散式系統與單體遷移中的服務邊界、通訊方式、資料擁有權，以及韌性設計模式。

architecture-patterns 可協助後端團隊以 Clean、Hexagonal、Onion 與 DDD 方法設計新服務或重構既有服務。你可以了解如何從 wshobson/agents repo 加入這個 skill、查看 SKILL.md 與進階參考資料，並實際用於分層設計、bounded contexts、介面定義、相依性規則與重構規劃。

cqrs-implementation 可協助後端團隊規劃 CQRS 架構、拆分 command 與 query 模型，並評估讀寫擴充、事件設計與漸進式導入策略。

event-store-design 可協助 Backend Development 團隊為 event-sourced 系統設計事件儲存，涵蓋 streams、排序、並行控制、snapshots、metadata、subscriptions，以及營運上的取捨。適合在正式實作前，用來先規劃出務實可行的 event store 設計。

azure-servicebus-py 是一個針對 Python 中 Azure Service Bus 的 Microsoft 技能。它涵蓋佇列、主題、訂閱、死信處理，以及後端開發工作流程。當你需要有引導的 azure-servicebus-py 用法、安裝步驟、驗證說明，以及可追溯到 repo 的參考資料，來處理可靠訊息傳遞與管理工作時，就適合使用它。

c4-architecture 可協助建立適合 Markdown 的軟體架構文件，並搭配 Mermaid C4 圖表呈現。你可以用它產出 context、container、component、deployment 與 dynamic 視圖，依循清楚的工作流程，避開常見建模錯誤，並支援帶版本控管的 Technical Writing 文件。

architecture 是一個用來建構 HTML 與 CSS 分層系統視圖的繪圖技能，具備色彩區分區塊、格線版面與清楚的元件階層。它特別適合用於使用者／應用／資料／基礎架構圖、微服務地圖，以及企業架構。當你需要快速、可編輯的 Diagramming 輸出時，它比泛用提示詞更適合取代使用。

cloud-solution-architect 技能可協助代理人以 Azure Cloud Solution Architect 的方式做出雲端架構決策。它適合用來檢視設計、選擇架構樣式、比較 Azure 服務，並套用設計原則、模式與最佳實務，減少像一般提示詞那樣憑空猜測。