Infrastructure (Grade A)Rozwijaj bezpiecznie z Claude AI. Klasa A. Przepływ pracy do zaopatrzenia infrastruktury chmurowej przy użyciu IaC.

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 Ximenez Alvarado · Oct 18, 2025

Co możesz dostosować?

| Sekcja | Co kontroluje | Przykład | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Tożsamość projektu | Nazwa, opis, URL repozytorium | | techStack | Język, framework, narzędzia | TypeScript + Express lub Python + FastAPI | | paths | Struktura katalogów | Gdzie znajdują się handlery, serwisy i wspólny kod | | domain | Jednostki biznesowe | Order, Product, Customer + stany cyklu życia | | patterns | Wzorce kodu | 7‑etapowy przepływ handlera, strategia obsługi błędów | | testing | Bramy jakości | 90 % pokrycia, polecenia test/lint/type‑check | | database | Konwencje DB | Pole soft delete, kolumny timestamp, nazewnictwo | | packages | Pakiety wewnętrzne | Zakres @your-org, URL rejestru | | conventions | Git i workflow | Prefiksy branchów, format commitów, szablony PR |

Asked by Yuki Kobayashi · Oct 9, 2025

Co to wykrywa?

| Kategoria | Sygnały | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Język | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, rozszerzenia plików | | Framework | Zależności w package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, itp.) | | Baza danych | Konfiguracje ORM (prisma/, sequelize, typeorm), pliki .sql, foldery migracji | | Testowanie | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastruktura | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, zależności cloud SDK | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Adaeze Uche · Sep 4, 2025

Co jest w środku?

| Warstwa | Liczba | Co robi | Jak jest wyzwalana | |---------|--------|-----------------------------------------------|-----------------------------------| | Reguły | 47 | Wymusza standardy kodowania przy każdej interakcji z AI | Automatycznie — zawsze włączone | | Agenci | 62 | Specjalistyczni asystenci do złożonych zadań | Na żądanie — /nazwa-agenta | | Umiejętności | 50 | Przewodniki krok po kroku z listami kontrolnymi | Kontekstowo — gdy dopasują się wzorce | | Komendy | 37 | Lekkie, oszczędne pod względem tokenów szybkie akcje | Na żądanie — /komenda | | Hooki | 12 | Skrypty automatyzacji w pętli AI | Zdarzeniowo — przed/po akcjach | | Szablony | 9 | Szkielet dla handlerów, komponentów, testów itp. | Odwoływane przez umiejętności i agentów |

Asked by Tatiana Popescu · Aug 19, 2025

Jak to działa?

Warstwa 1 — Pre‑przetwarzanie: Hooki wstrzykują kontekst projektu i blokują niebezpieczne polecenia, zanim Twój prompt trafi do AI. Warstwa 2 — Silnik reguł: 47 ciągle włączonych reguł zapewnia efektywność tokenów, bezpieczeństwo, architekturę, standardy kodu, konwencje baz danych i progi testowania. Warstwa 3 — Specjalistyczne przetwarzanie: Odpowiedni komponent – agent, skill lub komenda – aktywuje się w zależności od Twojego promptu. Warstwa 4 — Post‑przetwarzanie: Hooki weryfikują wynik, automatycznie formatują, skanują pod kątem sekretów i sprawdzają pokrycie testami.

Asked by Xavier Costa · Aug 8, 2025