artubss Senior Fullstack
Kit completo para desenvolvimento fullstack sênior com ferramentas modernas e melhores práticas.
Quick Start
Capacidades Principais
Esta skill fornece três capacidades principais através de scripts automatizados:
# Script 1: Fullstack Scaffolder
python scripts/fullstack_scaffolder.py [options]
# Script 2: Project Scaffolder
python scripts/project_scaffolder.py [options]
# Script 3: Code Quality Analyzer
python scripts/code_quality_analyzer.py [options]
Capacidades Principais
1. Fullstack Scaffolder
Ferramenta automatizada para tarefas de scaffolding fullstack.
Recursos:
- Scaffolding automatizado
- Melhores práticas integradas
- Templates configuráveis
- Verificações de qualidade
Uso:
python scripts/fullstack_scaffolder.py <project-path> [options]
2. Project Scaffolder
Ferramenta abrangente de análise e otimização.
Recursos:
- Análise profunda
- Métricas de performance
- Recomendações
- Correções automatizadas
Uso:
python scripts/project_scaffolder.py <target-path> [--verbose]
3. Code Quality Analyzer
Ferramentas avançadas para tarefas especializadas.
Recursos:
- Automação em nível especializado
- Configurações personalizadas
- Integração pronta
- Output em nível de produção
Uso:
python scripts/code_quality_analyzer.py [arguments] [options]
Documentação de Referência
Guia de Stack Tecnológico
Guia abrangente disponível em references/tech_stack_guide.md:
- Padrões e práticas detalhados
- Exemplos de código
- Melhores práticas
- Anti-padrões a evitar
- Cenários do mundo real
Padrões de Arquitetura
Documentação completa de workflow em references/architecture_patterns.md:
- Processos passo a passo
- Estratégias de otimização
- Integrações de ferramentas
- Ajuste de performance
- Guia de troubleshooting
Workflows de Desenvolvimento
Guia de referência técnica em references/development_workflows.md:
- Detalhes da stack tecnológica
- Exemplos de configuração
- Padrões de integração
- Considerações de segurança
- Diretrizes de escalabilidade
Stack Tecnológico
Linguagens: TypeScript, JavaScript, Python, Go, Swift, Kotlin Frontend: React, Next.js, React Native, Flutter Backend: Node.js, Express, GraphQL, REST APIs Database: PostgreSQL, Prisma, NeonDB, Supabase DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, CircleCI Cloud: AWS, GCP, Azure
Workflow de Desenvolvimento
1. Setup e Configuração
# Instalar dependências
npm install
# ou
pip install -r requirements.txt
# Configurar ambiente
cp .env.example .env
2. Executar Verificações de Qualidade
# Use o script do analyzer
python scripts/project_scaffolder.py .
# Revise as recomendações
# Aplique as correções
3. Implementar Melhores Práticas
Siga os padrões e práticas documentadas em:
references/tech_stack_guide.mdreferences/architecture_patterns.mdreferences/development_workflows.md
Resumo de Melhores Práticas
Qualidade de Código
- Siga padrões estabelecidos
- Escreva testes abrangentes
- Documente decisões
- Revise regularmente
Performance
- Meça antes de otimizar
- Use cache apropriado
- Otimize caminhos críticos
- Monitore em produção
Segurança
- Valide todas as entradas
- Use queries parametrizadas
- Implemente autenticação apropriada
- Mantenha dependências atualizadas
Manutenibilidade
- Escreva código claro
- Use nomenclatura consistente
- Adicione comentários úteis
- Mantenha simples
Comandos Comuns
# Desenvolvimento
npm run dev
npm run build
npm run test
npm run lint
# Análise
python scripts/project_scaffolder.py .
python scripts/code_quality_analyzer.py --analyze
# Deployment
docker build -t app:latest .
docker-compose up -d
kubectl apply -f k8s/
Troubleshooting
Problemas Comuns
Consulte a seção completa de troubleshooting em references/development_workflows.md.
Obtendo Ajuda
- Revise a documentação de referência
- Verifique as mensagens de saída dos scripts
- Consulte a documentação do stack tecnológico
- Revise logs de erro
Recursos
- Pattern Reference:
references/tech_stack_guide.md - Workflow Guide:
references/architecture_patterns.md - Technical Guide:
references/development_workflows.md - Tool Scripts:
scripts/directory