Test Data Factory (Grade A)Bezpečnostně testovaný vývojový talent pro Clauda AI. Hodnotu A. Generujte typově bezpečné testovací fabriky a náhodné data pro jednotkové a integrativní testy. Používejte, když uživatel požaduje vytvořit náhodné data, testovací předměstky,

Proč byste to měli používat?

| Cílová skupina | Klíčové výhody | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Jednotlivec | Úspora tokenů 30%+, zastavení opakování standardů, bezpečnostní ochrany, okamžité zástěra | | Týmy | Konzistentní chování AI, nástupní proces od prvního dne, zakódované vzory, kumulativní úspora nákladů | | Organizace | Neustálá shoda, stejné standardy napříč 1 000 projekty, centrální správa, měřitelný návratnost investic |

Asked by Greta Nowak · May 15, 2026

Co můžete přizpůsobit?

| Sekce | Co řídí | Příklad | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Identita projektu | Název, popis, URL repozitáře | | techStack | Jazyk, framework, nástroje | TypeScript + Express nebo Python + FastAPI | | paths | Struktura adresářů | Kde se nacházejí handlery, služby a společný kód | | domain | Obchodní entity | Order, Product, Customer + životní cyklus stavu | | patterns | Kódové vzory | 7-stupňový tok handleru, strategie zpracování chyb | | testing | Kvalitní brány | 90% pokrytí, příkazy test/lint/type-check | | database | Konvence databáze | Pole pro soft delete, sloupce časových razítek, pojmenování | | packages | Interní balíčky | @your-org scope, URL registru | | conventions | Git a workflow | Prefixy větví, formát commitů, šablony PR |

Asked by Daniel Schmidt · May 3, 2026

What it detects?

| Kategorie | Signály | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Jazyk | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, přípony souborů | | Framework | Závislosti v package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, atd.) | | Databáze | Konfigurace ORM (prisma/, sequelize, typeorm), .sql soubory, složky migrací | | Testování | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastruktura | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK závislosti | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Victor Nguyen · May 3, 2026

What's Inside?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step-by-step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token-efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event-driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents | ---

Asked by Qiu Yan · Apr 10, 2026

How It Works?

Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always-on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto-format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Sanjay Gupta · Apr 7, 2026