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Api Docs (Grade A)Compétence de développement testée en matière de sécurité pour Claude AI. Grade A. Workflow pour créer une documentation API complète. À utiliser quand l'utilisateur doit documenter les points de terminaison API.

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Daniel NikulshynÉvalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Aperçu

Api Docs (Grade A) est un workflow pour créer une documentation API complète. Il est utilisé lorsque l'utilisateur doit documenter les points de terminaison API. Le processus consiste à inventorier les points de terminaison, les documenter, créer une spécification OpenAPI et générer la documentation à l'aide de Swagger UI ou Redoc. L'utilisateur doit disposer des points de terminaison API et avoir accès aux outils OpenAPI/Swagger. Les étapes pour documenter les points de terminaison incluent la liste de tous les points de terminaison, leur regroupement par ressource/entité, et la mention de la méthode HTTP et du chemin. Cette compétence couvre également la validation et la mise à jour automatique de la documentation dans CI/CD, garantissant que tous les points de terminaison sont correctement documentés avec des exemples et des réponses d'erreur appropriés.

Fonctionnalités clés

  • Inventaire des points de terminaison et regroupement
  • Documentation détaillée des points de terminaison
  • Création de la spécification OpenAPI
  • Génération de documentation interactive
  • Checklist de validation et de révision

Tarifs

Modèle
Free
Catégorie
Compétences
Note
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Cas d’usage

Documentation des points de terminaison API

Documenter les points de terminaison API pour une nouvelle plateforme e‑commerce, incluant la liste de tous les points de terminaison, la description des méthodes HTTP et des chemins, et la génération de documentation interactive.

Création de spécification OpenAPI

Créer une spécification OpenAPI pour une API existante, incluant la définition des informations, des serveurs, des schémas de sécurité, et la validation de la spécification.

Pour & contre

Pour

  • Processus de documentation complet
  • Prend en charge les outils OpenAPI/Swagger
  • Génération de documentation interactive

Contre

  • Nécessite des points de terminaison API existants ou une conception
  • Les outils OpenAPI/Swagger optionnels peuvent ajouter de la complexité

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Questions & réponses

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day‑one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always‑on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |

Asked by Chioma Nwosu · Jul 12, 2026

What it detects?

| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Vikram Rao · Jul 10, 2026

What You Can Customize?

| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7‑step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type‑check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your‑org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |

Asked by Rina Desai · Jul 11, 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 Gabriel Duarte · Jun 1, 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 Daniel Schmidt · May 24, 2026

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