Ajouts récents

Oriente images et voix vers des méthodes vidéo d’avatar hébergées, dont P-Video-Avatar et d’autres modèles pris en charge.

Utilise la CLI belt d’inference.sh pour choisir parmi plus de 50 modèles d’image hébergés : génération, retouche, remplissage et agrandissement.

Utilise la CLI belt d’inference.sh pour choisir parmi plus de 40 modèles vidéo hébergés : texte, image ou référence vers vidéo, montage, synchronisation labiale, avatars et audio.

Coordonne une composition HyperFrames personnalisée lorsqu’aucun parcours spécialisé ne convient.

Une référence pour les modèles d’implémentation d’agents : outils, callbacks, état et orchestration en Python ou Go.

Guide le mixage des pistes déjà placées dans une composition : fondus, gain, effets, automatisation et clarté de la narration face à la musique.

Guide le mouvement visuel dans une composition existante : zoom, recadrage, mouvement de caméra et autres animations navigables dans le temps.

Organise une vidéo promotionnelle à partir d’une URL produit, de documents fournis ou d’un brief.

Utilise la CLI belt pour effectuer des actions sur X : publier, aimer, republier, suivre et envoyer des messages privés.

Génère une procédure Bash interactive pour les étapes réservées à une personne, comme naviguer dans un tableau de bord ou saisir des identifiants.

Guide la publication d’un agent sur Agent Runtime, Cloud Run ou GKE : infrastructure, comptes de service, CI/CD et retour arrière.

Enregistre un agent déjà déployé et accessible dans une application Gemini et couvre les opérations Agent Registry pour agents ou serveurs MCP.

Coordonne le cycle de vie de l’agent : clarifier et approuver une spécification, étudier les recettes, créer la structure, implémenter, évaluer, déployer, éventuellement enregistrer, puis observer.

Une méthode de conception Web et iOS avec des guides gratuits et des références payantes facultatives.

Une automatisation du navigateur conçue pour des méthodes d’agent reproductibles.

Oriente images et voix vers des méthodes vidéo d’avatar hébergées, dont P-Video-Avatar et d’autres modèles pris en charge.

Utilise la CLI belt d’inference.sh pour choisir parmi plus de 50 modèles d’image hébergés : génération, retouche, remplissage et agrandissement.

Utilise la CLI belt d’inference.sh pour choisir parmi plus de 40 modèles vidéo hébergés : texte, image ou référence vers vidéo, montage, synchronisation labiale, avatars et audio.

Transforme un brief d’application mobile en travail de conception généré via l’API REST Sleek, avec une SLEEK_API_KEY.

Utilise la CLI belt pour effectuer des actions sur X : publier, aimer, republier, suivre et envoyer des messages privés.

Analyse des performances publicitaires séparant signal et bruit pour recommander quoi couper, développer ou tester.

Prompts de conversation finalisés sans espaces réservés, adaptés à la tâche, au public et au résultat attendus.

Examine les interfaces selon des règles pratiques de conception Web et d’accessibilité.

Des contrats de conception d’interface propres au produit, composés uniquement d’instructions, avec preuves d’interfaces réelles facultatives et contrôle final strict.

Expériences de code autonomes guidées par les métriques, conservant les améliorations et écartant les régressions.

Audit Python et BigQuery ciblé sur les coûts incontrôlés, relances risquées, volumes analysés, écritures et observabilité.

Énoncés d’impact étayés par les preuves de l’historique de travail, sans métriques inventées.

Messages Conventional Commit narratifs expliquant intention, impact et limites logiques des changements.

Analyse fondée sur les preuves des publicités payantes publiques, créations, pages d’arrivée, tunnels et lacunes du marché.

Un tableau de priorités quotidiennes dans le navigateur, avec hiérarchisation douce, notes d’avancement, compteurs et sauvegarde locale.

Diagnostic d’une page d’arrivée limité aux preuves disponibles, avec une courte liste de corrections classées par impact commercial attendu.

Comptes rendus internes concis centrés sur les décisions vérifiées, actions attribuées, échéances et suivi.

Conseils Power BI centrés sur la décision : choix de graphiques, mise en page, interactions, usage mobile et accessibilité.

Exigences produit issues de la découverte : résultats mesurables, hors-périmètre, critères d’acceptation et analyse des risques.

Cartes de décision vérifiables qui conservent appuis, contre-preuves, réserves et inconnues.

Plans d’implémentation lisibles par machine : phases atomiques, dépendances, tests, risques et identifiants uniques.

Documents de recherche technique limités dans le temps pour transformer une inconnue critique en décision étayée.

Revue visuelle dans le navigateur pour des interfaces Web adaptatives, accessibles et cohérentes, avec corrections dans les sources.

Clôture les défauts avec un diagnostic structuré et un compte rendu de vérification.

Automatise, débogue et profile des pages Web via Chrome DevTools MCP.

Crée les fichiers de conteneurs Windows pour des projets ASP.NET Framework.

Conseils sur les responsabilités des thèmes, plugins, modèles de contenu, éditeurs, médias et exports statiques.

Une carte avant modification des fichiers, dépendances, tests, modèles de référence et risques d’implémentation.

Conversion XLSX vers Markdown tenant compte des feuilles, avec traitement par lots et extraction des images intégrées.

Un Agent Skill GitHub Copilot pour convertir DOCX en Markdown avant revue, recherche, extraction et synthèse assistées par agent.

Des ADR structurés avec contexte, conséquences, solutions rejetées et notes d’implémentation.

Découpe les phases d’un plan d’implémentation en tickets GitHub suivis.

Ouvre des tickets pour les exigences de spécification non encore implémentées.

Crée un index llms.txt à partir de la documentation du dépôt.

Applique des modèles modernes et sûrs de programmation asynchrone en C#.

Rédige une documentation XML utile pour les API C#.

Rédige des tests MSTest modernes, dont des tests pilotés par les données.

Génère un EditorConfig adapté au dépôt.

Analyse documentaire livrée en fichier Word, avec captures des sources surlignées à côté des affirmations factuelles.

Rédige des Javadoc cohérentes pour les types et API Java.

Rédige des tests Jest maintenables pour JavaScript et TypeScript.

Génère un serveur MCP adapté à l’intégration avec Copilot Studio.

Crée les données de cartes adaptatives pour des expériences MCP.

Déploie et gère des agents connectés à MCP.

Audite la configuration MCP pour les secrets, injections et risques de chaîne d’approvisionnement.

Une couche persistante de langage clair pour les approbations, erreurs, sorties techniques, choix et conseils d’annulation.

Cartographie une base de code inconnue avant de la modifier.

Examine l’infrastructure AWS et transforme les constats de coûts en tickets.

Diagnostique la santé des ressources AWS à partir des journaux et métriques.

Examine l’architecture d’une charge selon les recommandations AWS Well-Architected.

Repère des optimisations de coûts Azure et crée des actions suivies.

Transforme un signalement vague en reproduction étayée par les preuves.

Trie les pannes CentOS avec des contrôles opérationnels tenant compte de SELinux.

Crée des conteneurs ASP.NET Core pensés pour la production.

Crée et valide des noms de branches selon une convention.

Rédige des commits respectant la sémantique Conventional Commits.

Crée des applications à agents avec le SDK GitHub Copilot.

Ancre le travail de Copilot dans des espaces de connaissances projet sélectionnées.

Récupère les métriques d’utilisation de Copilot pour les organisations et entreprises.

Génère un guide AGENTS.md à partir du contexte du dépôt.

Documente un workflow GitHub Actions existant sous forme de spécification maintenable.

Transforme une spécification fonctionnelle en ticket GitHub structuré.

Crée un README de projet fondé sur le dépôt.

Rédige une spécification de solution prête à être implémentée.

Crée la structure d’un projet Spring Boot Java avec un socle cohérent.

Crée la structure d’un projet Spring Boot Kotlin avec un socle cohérent.

Transforme URL de documentation et commandes en page tldr concise.

Applique les modèles de test et assertions NUnit actuels.

Construit des suites TUnit avec une organisation moderne des tests.

Construit des tests xUnit maintenables, dont des cas pilotés par les données.

Trie les pannes Debian en tenant compte d’apt, systemd et AppArmor.

Génère des diagrammes draw.io modifiables et exporte les formats courants.

La méthode de découverte de Vercel pour trouver et installer des Agent Skills réutilisables.

Applique les modèles de test JUnit 5, dont les cas paramétrés.

Génère un serveur MCP Java avec le SDK officiel.

Génère un serveur MCP Kotlin avec le SDK officiel.

Inspecte et appelle des serveurs MCP depuis la ligne de commande.

Crée la structure d’un agent déclaratif autour de capacités MCP.

Examine les implémentations MCP pour les risques d’authentification, de validation et d’exécution de code.

Exerce une session réelle du protocole MCP avant publication.

Convertit Markdown en document Word mis en forme avec images intégrées.

Preuves visuelles avant/après correspondantes pour les pull requests, avec conseils de téléversement et de dimensions.

Le routeur officiel vers les skills vidéo spécialisés de Remotion.

Un guide de performances maintenu pour React et Next.js.

Le point d’entrée obligatoire pour créer, modifier, animer, rendre ou examiner des projets vidéo HyperFrames.