Skills Duell — 19. Oktober 2025

1

Tq (Grade A)

Sicherheitsgetestete Entwicklungsfähigkeit für Claude AI. Grade A. Troca Quente (MVP lok) — Neustart des AppServer Protheus + Gesundheitsprüfung via HTTP.

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Troca Quente (MVP lok) ist eine sicherheitsgesteuerte Entwicklungsfähigkeit für Claude AI. Sie startet den AppServer Protheus neu und führt eine Gesundheitsprüfung über HTTP durch. Diese Fähigkeit wird verwendet, wenn nach dem Kompilieren des Codes eine Neustart des AppServern erforderlich ist. Sie ist für lokale MVP-Tests geeignet und erfordert nicht die Implementierung von Versionskontrolle, RPO-Bearbeitung oder Rollback, die für Produktionsumgebungen typischerweise erforderlich sind. Für Produktionsumgebungen müssen die User eigene Neustart-Befehle schreiben. Die Fähigkeit kann mit dem Kompilieren unter Verwendung von /plugadvpl:deploy verbunden werden. Voraussetzung für den Server ist, dass dieser mit einem Neustart-Befehl konfiguriert ist.

• Neustart des AppServer Protheus
• Durchführung einer HTTP-Gesundheitsprüfung
• Konfigurierbare Zeitüberschreitung und -Port
• Trockenlaufsmodus für den Test

2

Bump Cabal Index State (Grade A)

Sicherheitsgeprüfter Daten- und KI-Beitrag für Claude AI. Bewertung A. Aktualisieren Sie die Timestamp des Cabal-Projektindex, um ihn auf den neuesten Stand zu bringen. Verwenden Sie ihn, wenn es erforderlich ist, den Cabal/Index-Staat aktualisiert.

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Bump Cabal Index State (Grade A) ist ein Skript, das den Index-Staat eines Cabal-Projekts auf den neuesten verfügbaren Timestamp aktualisiert. Es automatisiert den Vorgang der Aktualisierung des Index-Staates und generiert einen Pull-Antrag auf GitHub, wenn erforderlich. Das Skript handhabt verschiedene Build-Systeme, einschließlich Nix, und ist insbesondere nützlich, wenn `haskell.nix` verwendet wird. Es berücksichtigt auch die mögliche Verzögerung bei der Anerkennung des neuesten Index-Staates durch `haskell.nix` gegenüber Cabal's. Der Prozess umfasst die Erstellung einer temporären Zweig, die Ausführung der `cabal update`-Befehl, um den neuesten Index-Staat abzurufen, die Aktualisierung des Index-Staates in der `cabal.project`-Datei oder anderen relevanten Dateien, die Commits der Änderungen und schließlich die Erstellung eines Pull-Antrags auf GitHub. Das Skript ist für die Verwendung mit Claude AI vorgesehen und wurde gesichert getestet.

• Aktualisieren Sie den Cabal-Index-Staat
• Erstellen Sie einen neuen Zweig für Änderungen
• Überprüfen Sie, ob das Projekt mit Nix oder Cabal compiliert wird
• Kommmitten Sie Änderungen mit einem spezifischen Nachrichtenformat
• Erstellen Sie einen Pull-Antrag auf GitHub

3

Document Review (Grade A)

Sicherheitsgetesteter Entwicklungsschulds für Claude AI. Klasse A. Überprüfe Anforderungs- oder Planungsdokumente mithilfe paralleler Personas an den rollenspezifischen Problemen.

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Der Dokumentenprüfer (Klasse A) ist ein sicherheitsgetesteter Entwicklungsschulds für Claude AI, der Anforderungs- oder Planungsdokumente mithilfe paralleler Personas an den rollenspezifischen Problemen überprüft. Es hilft den Benutzern, ihre Dokumente zu verbessern, indem es spezialisierte Überprüfer-Personas in parallelen Bereichen entsendet, Qualitätsprobleme automatisch löst und strategische Fragen für eine Benutzerentscheidung präsentiert.

• Parallel personengetriebene Agenten für die Erkennung rollenspezifischer Probleme
• Dokumenttypeneinstufung (Anforderungen oder Plan)
• Bedingte Personenaktivierung auf der Grundlage des Dokumentinhalts
• Automatischer Qualitätsfehlerbehebung
• Strategische Fragenpräsentation für eine Benutzerentscheidung
• Das Verfahren arbeitet in zwei Modien: interaktiv und ohne Kopf.

Terraform Patterns ist ein sicheren geprüften DevOps-Skill für Claude AI, der speziell für die Bereitstellung von wiederverwendbaren Azure Terraform-Muster designt wurde. Die Muster, die enthalten sind, sind Anwendungsbeispiele für praktische Fähigkeiten, die auf verschiedene Infrastrukturanlagen angewendet werden können, wie z.B. Hub-Spoke-Architektur, private Endpunkte, Diagnosemöglichkeiten und -Modulen zur Automatisierung von Hausverwaltungen mithilfe von Terraform-Modulen. Diese Muster zielen darauf ab, den Ablauf zum Einrichten und Verwalten von Azure-Infrastruktur mit Terraform zu vereinfachen, indem sie einen standardisierten Zugriff auf gängige Infrastrukturdesigns bieten. Die Schlüssigkeit wird der Kategorie Grade A zugeordnet, was ihren hohen Sicherheitsprüfung und Zuverlässigkeitsstandard widerspiegelt. Die Muster wurden so entwickelt, dass sie leicht in bestehenden Terraform-Workflows integriert werden können, wodurch Benutzer die Vorteile von Azure-Infrastrukturfähigkeiten nutzen können, während eine hohe Sicherheit und Effizienz gewährleistet werden.

• Wiederanwendbare hub-spoke Terraform-Muster
• Private Endpunkt-Konfigurationen
• Diagnostics-Einrichtung
• AVM-TF-Modul-Integration

5

Commit Message Generator (Grade A)

SichereEntwicklungsfähigkeit für Claude AI. A-Score. Strukturierte Commit-Nachrichten aus bearbeiteten Änderungen, Diffs oder Beschreibungen generieren.

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Der Commit Message Generator ist eine Entwicklungs-Skill für Claude AI, die strukturierte Conventional Commit-Nachrichten aus bearbeiteten Änderungen, Diffs oder Beschreibungen generiert. Sie wird verwendet, wenn ein Benutzer um eine Commit-Nachricht bitten lässt. Die Fähigkeit analysiert Codeänderungen und produziert wohlabgestimmte Conventional Commit-Nachrichten, die an Projektkonventionen anschließen. Sie funktioniert, indem sie Änderungs-Kontext sammelt, Änderungstyp klassifiziert, den Umfang bestimmt, einen Zeilenüberschrift und Text schreibt und einen Fußzeiler hinzufügt, falls erforderlich. Der Generator stellt sicher, dass Commit-Nachrichten in der Conventional Commits-Formate sind, keine Geheimnisse oder interne Informationen enthalten und umfassend und beschreibend sind.

• Generiert Conventional Commit-Nachrichten
• Analysiert Code-Änderungen und Diffs
• Weist Änderungstypen (feat, fix, docs, style, refactor, test, chore, perf, ci) zu
• Bestimmt den Umfang und schreibt Zeilenüberschrift und Text
• Fügt Fußzeiler für brische Veränderungen, Issue-Referenzen oder Co-Autoren hinzu

Dieses Tool, Comparative Medicine Search, wird eingesetzt, um relevante humanmedizinische Forschung zu finden, die tierärztliche klinische Entscheidungen unterstützen kann, wenn spezifische veterinärmedizinische Evidenz fehlt. Es strukturiert den Prozess der Suche nach menschlichen Evidenzen, bewertet deren Anwendbarkeit auf tierärztliche Patienten und kommuniziert klar die Grenzen der artübergreifenden Extrapolation. Es kann in verschiedenen Szenarien angewendet werden, etwa wenn es keine artspezifischen RCTs oder Leitlinien gibt oder wenn eine neuartige Behandlung, die bei Tieren in Erwägung gezogen wird, eine Evidenzbasis in der Humanmedizin hat. Die Funktion durchsucht zunächst artspezifische veterinärmedizinische Evidenz und, falls diese unzureichend ist, die menschliche PubMed-Datenbank zum klinischen Thema. Sie bewertet die biologische Plausibilität einer Anwendung über Arten hinweg, indem sie Faktoren wie Pathophysiologie, Wirkstoffziele und pharmakokinetische Parameter berücksichtigt. Schließlich stuft sie die vergleichende Evidenz als Level IV ein und kennzeichnet alle artübergreifenden Extrapolationen deutlich in der Ausgabe. Diese Fähigkeit war in verschiedenen medizinischen Bereichen erfolgreich, einschließlich Herzkrankheiten, Onkologie, Schmerzmanagement und Diabetes, hat jedoch auch Einschränkungen, etwa wenn sie bei der Medikamentenmetabolisierung aufgrund artspezifischer Unterschiede versagt oder in der Verhaltensmedizin wegen Unterschieden in kognitiven und Verhaltensprozessen zwischen den Arten. Bei der Verwendung vergleichender Evidenz beinhaltet die Fähigkeit eine Rahmenaussage, um die Einschränkungen der Evidenz hervorzuheben und den Bedarf an weiteren Validierungsstudien zu betonen. Insgesamt bietet die Comparative Medicine Search‑Funktion ein wertvolles Werkzeug für Tierärzte und Forschende, um ihre klinischen Entscheidungen zu unterstützen, wenn spezifische veterinärmedizinische Evidenz fehlt.

• Sucht nach artnahen veterinärmedizinischen Beweisen
• Sucht nach menschlichem PubMed für das klinische Thema
• Bewertet die biologische Plausibilität der Anwendung zwischen Arten durch berücksichtigung von Faktoren wie Pathophysiologie, Wirkstoffzielen und Phramakokineticparametern
• Bewertet die vergleichende Beweisstufe als Level IV
• Kennzeichnet alle Übertragungen zwischen Arten in der Ausgabe klar