Le meilleur de Skills (2026)

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Manage Headers (Grade A)

Compétence de développement testée en matière de sécurité pour Claude AI. Grade A. Inspecte et configure les en-têtes de sécurité que le site Power Pages envoie aux navigateurs — Content Security Policy, protection contre le frame et le clickjacking.

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Manage Headers (Grade A) est une compétence de développement testée en matière de sécurité pour Claude AI. Elle est conçue pour inspecter et configurer les en-têtes de sécurité que le site Power Pages envoie aux navigateurs, y compris la Content Security Policy, la protection contre le frame et le clickjacking, le partage inter-origines, le comportement des cookies et les paramètres de site associés. La compétence identifie les lacunes et guide l’utilisateur à travers les corrections, ce qui la rend utile pour des tâches telles que l’examen des en-têtes, la correction des erreurs CSP, le contrôle de l’accès inter-origines, le renforcement des paramètres de cookies ou la vérification de la sécurité des réglages du navigateur. Elle peut être utilisée lorsque l’utilisateur souhaite atteindre divers objectifs liés à la sécurité sans mentionner spécifiquement 'en-têtes de sécurité'.

• Inspecte les en-têtes de sécurité actuels
• Configure Content Security Policy
• Active la protection contre le frame et le clickjacking
• Gère le partage inter-origines et le comportement des cookies

2

Using Git Worktrees (Grade A)

Création de workspaces isolés en sécurité pour le développement de fonctionnalités avec la skill Claude AI A+

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Utiliser lorsque l'on démarre un travail de fonctionnalité nécessitant une isolation par rapport à l'espace de travail actuel ou avant d'exécuter des plans de mise en œuvre. Cette compétence crée des arborescences Git isolées avec une sélection intelligente de répertoires et une vérification de sécurité. Les arborescences Git créent des espaces de travail isolés partageant le même référentiel, permettant de travailler sur plusieurs branches simultanément sans basculer. Le principe fondamental est la sélection systématique des répertoires associée à une vérification de sécurité, conduisant à une isolation fiable. Le processus de sélection des répertoires suit ces étapes : 1. Rechercher des répertoires existants dans l'ordre de priorité : répertoire caché ".worktrees", puis répertoire "worktrees". Si trouvé, utiliser celui-ci. 2. Vérifier si une préférence pour un répertoire de travail est spécifiée dans le fichier "CLAUDE.md". 3. Si aucun répertoire n'existe et aucune préférence CLAUDE.md n'est trouvée, demander à l'utilisateur de choisir un répertoire. L'étape de vérification de sécurité est cruciale et consiste à vérifier si le répertoire choisi est ignoré par Git. Si ce n'est pas le cas, l'outil ajoute le répertoire au fichier ".gitignore" et valide les modifications. Les étapes de création comprennent : 1. Détection du nom du projet et création d'un chemin complet pour le worktree. 2. Création du worktree avec une nouvelle branche. 3. Exécution de la configuration du projet, qui détecte automatiquement et exécute les commandes de configuration appropriées (par exemple, installation des dépendances) en fonction du type de projet (Node.js, Rust, Python ou Go). 4. Vérification d'une base de référence propre en exécutant les tests. Si les tests échouent, signaler les échecs et demander si vous souhaitez poursuivre ou enquêter. 5. Rapport de l'emplacement du worktree et de sa disponibilité pour implémenter une fonctionnalité.

• Création d'un espace de travail isolé
• Sélection intelligente du répertoire
• Vérification de sécurité
• Configuration automatique du projet

3

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

Compétence de données-IA évaluée en termes de sécurité pour Claude AI. Grade A. Raisonnement de référence du schéma d'export de BigQuery pour GA4 — référence complète du champ, structures imbriquées, modèles de requête, et conseils de performance

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La Raisonnement de référence du schéma d'export de BigQuery pour GA4 est une-compétence de données-IA évaluée en termes de sécurité pour Claude AI. Elle fournit une référence complète du champ, structures imbriquées, modèles de requête et conseils de performance pour le schéma d'export de BigQuery Google Analytics 4. L'outils aide les Utilisateurs à comprendre le schéma d'export GA4, à écrire des requêtes SQL correctes contre les données GA4 dans BigQuery, et à suivre les meilleures pratiques de performance.

• Référence complète des champs
• Structures imbriquées
• Modèles de requête
• Conseils de performance
• Exemples SQL prêts à l'emploi

4

Meta Capi (Grade A)

Compétence data‑AI sécurisée pour Claude AI. Grade A.

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Meta Capi est une compétence data‑AI testée en sécurité pour Claude AI, offrant une référence complète pour configurer Meta Conversions API (CAPI). Elle couvre l'architecture, les types d’événements, le hachage des informations clients, la déduplication, les exemples d’implémentation et la mesure agrégée des événements. L'outil aide les utilisateurs à mettre en œuvre correctement le CAPI, à dépister les problèmes de suivi d’événements, à améliorer la qualité d'appariement d’événements et à configurer la déduplication. Il fournit des réponses précises avec des exemples de code prêts à l'emploi et peut utiliser les outils Cogny MCP pour examiner les configurations utilisateur et proposer des recommandations contextuelles.

• Vue d'ensemble de l'architecture CAPI
• Paramètres des types d’événements
• Hachage des informations clients
• Stratégies de déduplication
• Mesure agrégée des événements
• Exemple d'implémentation Node.js

5

Callees (Grade A)

Compétence de développement testée en matière de sécurité pour Claude AI. Grade A. Liste ce qu'une fonction/méthode appelle (graphe d'appels direct)

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Callees (Grade A) est une compétence de développement testée en matière de sécurité pour Claude AI. Elle identifie ce qu'une fonction ou méthode appelle, générant un graphe d'appels direct. La compétence est utile pour cartographier les dépendances d'une fonction avant de l'extraire ou la déplacer, identifier l'utilisation de fonctions restreintes ou obsolètes et estimer l'impact d'un refactoring. Elle fournit également des informations sur le callee, telles que le nom de la fonction, le numéro de ligne et le type d'appel (ERP natif, restreint, fonction utilisateur ou externe). En utilisant /plugadvpl:callees, les utilisateurs peuvent saisir le nom d'une fonction pour voir ce qu'elle appelle, avec des options de formatage de la sortie en tableau ou en markdown. C'est une partie de l'outil plugadvpl. Cette compétence est un ajout utile aux capacités de développement de Claude AI, fournissant des aperçus essentiels du codebase.

• Liste du graphe d'appels direct
• Identification du type d'appel de fonction (ERP natif, restreint, fonction utilisateur, externe)
• Information de la ligne du site d'appel
• Support pour plusieurs formats de sortie (ex: Markdown)

6

Test Module Name (Grade A)

Module de test nommagent selon le modèle de test suivi

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Nommez vos modules de test en fonction du module testé et apporte 'Spec' au nom du module. Le nom est associé au même espace de noms que le module testé. Caractéristiques clés (par ligne): Sugmentez le nom des modules de test basé sur le module testé Défini dans le même espace de noms que le module testé Append 'Spec' à la fin du nom du module de test. Avantages (par ligne): Améliore la structuration des modules de test Relation clé entre le module de test et le module testé. Pros (par ligne): Autorise la suggestion de nommage de nouveaux modules de test, tels que 'Env.TypeSpec' pour un module de test associé à 'Env.Type' Vérifie que les modules de test existants respectent la convention de nommage respectée, tels que 'Env.TypeSpec' pour un module de test associé à 'Env.Type' Mécanismes de sécurité avancés pour les tests en ligne Uptime Supérieur. Événements de tests de base: Si un modèle de référence trouvé Test de protocole d'entrée/sortie de base Mise à jour des test d'exception. Fonctionnalités présents dans le module de test dans Haskell: Création de modèles de test et détection de modèles de base de données. Modèle génération: Création de modèles basés sur du critère X. Détection de modèles particuliers. Fonctionnalités de ligne de commande: Création de modèle à partir d'une donnée primaire. Test d'Exception d'API: L'aide dans la création de tests exceptionnels pour l'API. Evénements de tests présents dans le module de test en Haskell: Test du module de test Test de base des objets de données simplifiant la logique de test. Fonctionnalités d'API en ligne: Création de modèle de configuration pour les tests API. Prise en charge du matériau Haskell: Création de modèles de tableur pour les modèles de base. Référence des modèles de résultat: Test de modèle de résultat Modèle de renseignement des tests de base. Exemples de base de tests en français: Création de modèles de tests pour les tests de base. Fonctionnalités en ligne: Création de modèle de configuration pour les tests API. Modèle d'interfacce Haskell: Création de modèles de tableur pour les modèles de base. Support Haskell: Création de modèles de base pour les tests Création de modèles de base pour les tests de résultat. Basé sur des exemples de tests en français: Création de modèles de tests pour les tests de base. Online functionalities: Création de modèles de configuration pour les tests API. Haskell support: Création de modèles de base pour les tests à des modèles de test des résultats. Based on French test examples: Création de modèles de tests pour les tests à des modèles de résultat. Online functionalities: Création de modèles de configuration pour les tests API.

• Suggest des noms de modules de tests
• Ajouter 'Spec' au nom du module
• Nommage dans le même espace de noms que le module sous test
• Favorise l'organisation des tests

7

Board Of Directors (Grade A)

Compétence data‑ai vérifiée en matière de sécurité pour Claude AI. Grade A.

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La compétence Board of Directors simule une délibération d'un conseil d'administration d'experts composé de cinq membres pour les décisions majeures. Elle évalue les plans, les choix d'architecture, les conceptions de fonctionnalités ou toute décision nécessitant une analyse experte multi-perspective. Le conseil se compose de cinq rôles : Chief Architect (CA), Chief Product Officer (CPO), Chief Security Officer (CSO), Chief Operations Officer (COO), et Chief Experience Officer (CXO). Chaque directeur apporte son expertise de domaine et peut contester les avis des autres directeurs. Le processus de délibération comprend des évaluations individuelles, des discussions en conseil et un vote final pour parvenir à un consensus.

• Simule un conseil d'administration d'experts composé de 5 membres
• Évaluations individuelles par chaque directeur
• Discussion en conseil et contre-arguments
• Vote final et consolidation du consensus
• Évaluation basée sur les rôles (CA, CPO, CSO, COO, CXO)

8

Advpl Mvc Avancado (Grade A)

Compétence de développement testée en sécurité pour Claude AI. Grade A. MVC avancé via PE (Pontos de Entrada) — ajouter des grilles personnalisées dans les écrans MVC standard (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

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Compétence de développement testée en sécurité pour Claude AI. Grade A. MVC avancé via PE (Pontos de Entrada) — ajouter des grilles personnalisées dans les écrans MVC standard (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

• Personnalisation des routines par défaut d'architecture MVC via les Points d'Entrée (PE)
• Ajout de grilles et de déclencheurs personnalisés aux écrans par défaut
• Mise en œuvre d'une logique commerciale spécifique et de validations
• Support pour divers modules TOTVS (par exemple, MATA010, MATA070, MATA440)
• Implémentation d'un processus de développement avancé

9

Advpl Fundamentals (Grade A)

Compétence de développement testée en sécurité pour Claude AI. Grade A. Fondamentaux ADVPL/TLPP — notation hongroise (c/n/d/l/a/o/b/x/u), convention de nommage, portées Local/Static/Private/Public, limite de 10 caractères en .p

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AdvPL Fundamentals (Grade A) est une compétence de développement testée pour la sécurité pour Claude AI. Elle se concentre sur les fondamentaux de ADVPL/TLPP, notamment la notation hongroise, la convention de dénomination, les étendues locales et globales, ainsi que les limites de longueur des noms. ADVPL (Advanced Protheus Language) et son successeur TLPP sont des langages propriétaires dérivés de Clipper/xBase. Ils ont des conventions fortes qui ne sont pas facultatives dans un code Protheus de haute qualité. Cette compétence est essentielle pour les développeurs Protheus, en particulier lors de la création ou de la refactorisation de variables et de fonctions. La compétence aborde les pièges courants, tels que le bogue silencieux dans ADVPL classique, où le nom d'une variable est tronqué à 10 caractères, et l'importance d'utiliser la portée correcte pour les variables. Il couvre quand utiliser des variables locales, statiques, privées et publiques, y compris des règles générales pour leur visibilité et leur durée de vie. La compétence est conçue pour être un guide pratique permettant aux développeurs d'éviter les erreurs courantes et d'améliorer leurs compétences en codage ADVPL/TLPP.

• Notation hongroise
• Conventions de nommage
• Scopes Local/Statique/Privé/Public
• Limite de 10 caractères pour les fichiers .prw/.prx

Le Gestionnaire de flux de travail (Grade A) est un outil utilitaire qui aide à gérer un pipeline de travail de flux de travail lecture-machine pour le pipeline d'agents à étapes multiples. Il permet l'automatisation des flux de travail et la gestion des étapes complexes, ce qui en simplifie l'gestion et réduit les erreurs manuelles. Ce outil est adapté pour les déploiements éditeurs (déploiement automatisé) et l'optimisation du flux de travail de développement des applications.

• Gestion d'un DAG de workflow machine-lectible pour le pipeline d'agents à étapes multiples
• Définition des types d'éléments de workflow
• Contrôle des conditions d'événement
• Support pour des patterns de flux de travail (gates et patterns de flux)
• Gestion des flux de travail complexes
• Réduction des erreurs manuelles