Desenvolvimento
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spark-optimization
Optimize Apache Spark jobs with partitioning, caching, shuffle optimization, and memory tuning. Use when improving Spark performance, debugging slow jobs, or scaling data processing pipelines.
commit-prepare
Prepare git commit messages following conventional commits. Activates on: commit, prepare commit, commit this, commit message, ready to commit, stage and commit
azure-maps-search-dotnet
O Azure Maps SDK para .NET oferece serviços baseados em localização, incluindo geocodificação, roteamento, renderização, geolocalização e clima. Utilize-o para busca de endereços, direções, blocos de mapa, geolocalização por IP e dados meteorológicos.
code-refactoring-context-restore
Use when working with code refactoring context restore
semantic-code-hunter
Use when you need to find code by concept (not just text). Uses Serena MCP for semantic code search across the codebase with minimal token usage. Ideal for understanding architecture, finding authentication flows, or multi-file refactoring.
claude-skills
Esta meta-skill do Claude Skills extrai material de domínio (documentação/APIs/código/especificações) para uma Skill reutilizável e refatora Skills existentes para clareza, confiabilidade de ativação e portões de qualidade.
claude-code-guide
Guia mestre para usar o Claude Code de forma eficaz. Inclui modelos de configuração, estratégias de prompt com palavras-chave 'Thinking', técnicas de depuração e melhores práticas para interagir com o agente.
chealth
Verifica a saúde do CLAUDE.md em relação às melhores práticas da Anthropic, executando verificações CLI determinísticas e, em seguida, análise semântica.
test-scaffolding
Generate test file scaffolds from source analysis with language-appropriate templates.
error-memory
Use when: making a mistake, breaking build/tests, realizing wrong approach, misunderstanding requirements, using wrong patterns, forgetting conventions, receiving correction from user, unexpected behavior, or any error situation
bio-differential-expression-edger-basics
Performs differential expression on bulk RNA-seq count data with edgeR's negative-binomial GLM and quasi-likelihood F-test framework. Covers DGEList construction, filterByExpr, TMM/TMMwsp normalization, robust dispersion estimation, glmQLFit/glmQLFTest, TREAT for magnitude-bounded hypotheses, contrasts via no-intercept designs, voom and voomWithQualityWeights for heterogeneous samples, and the edg
project-testing
Custom test patterns and fixtures for {project}. Covers E2E, integration, and specialized testing requirements.