Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur souhaite savoir ce qui pourrait se casser s'il modifie quelque chose, ou a besoin d'une analyse de sécurité avant d'éditer du code. Exemples : « Est-il sûr de modifier X ? », « Qu'est-ce qui dépend de ceci ? », « Qu'est-ce qui va casser ? »
Cette compétence d'agent IA, nommée `gitnexus-impact-analysis`, permet d'analyser l'impact des modifications potentielles dans un dépôt Git. Elle est idéale pour les développeurs qui souhaitent évaluer les risques avant d'apporter des changements, en identifiant les dépendances et les conséquences possibles. Compatible avec des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex, elle utilise l'analyse de graphe de dépendances et la recherche de références croisées dans le code source. En interrogeant l'agent avec des questions telles que « Est-il sûr de modifier X ? » ou « Qu'est-ce qui dépend de ceci ? », l'utilisateur obtient une évaluation de sécurité basée sur les relations entre fichiers, fonctions et modules, réduisant ainsi les erreurs de régression. Cette compétence est particulièrement utile pour les projets complexes où une modification peut avoir des répercussions imprévues.
npx skills add https://github.com/abhigyanpatwari/gitnexus/tree/main/skills/gitnexus-impact-analysisInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur souhaite savoir ce qui pourrait se casser s'il modifie quelque chose, ou a besoin d'une analyse de sécurité avant d'éditer du code. Exemples : « Est-il sûr de modifier X ? », « Qu'est-ce qui dépend de ceci ? », « Qu'est-ce qui va casser ? »
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.