Colección de skills para agentes de IA que cubren el ciclo completo de desarrollo con Convex: setup, schema, auth, componentes, migraciones, testing, performance y despliegue.
Skills en el pack
33 skills
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Último push al repositorio
hace 16 días
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Licencia
Apache-2.0
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Su servidor MCP
Servidores MCP (Model Context Protocol) que también publica.
Conecta con Convex, la base de datos reactiva de código abierto, para consultar datos y ejecutar lógica de negocio con consistencia fuerte desde funciones TypeScript.
Lee los insights de 72h del deployment de Convex (límites de lectura, contención OCC), root-causea cada evento en el código y reporta hallazgos de performance/costo con evidencia y fixes.
Explica una app Convex existente — modelo de datos y relaciones, funciones públicas vs internas, modelo de auth/ownership, componentes y un flujo petición→datos. Solo lectura.
Audita y refuerza la autorización de una app Convex: impersonación por identity-from-arg, checks de ownership por documento faltantes, queries públicas que filtran datos por un id del cliente y escrituras en un contenedor ajeno.
Ensaya un cambio de schema y backfill de una app real en un deployment de preview poblado con un snapshot, verifica, y luego promueve el cambio probado a prod usando el snapshot como rollback.
Ejecuta todas las auditorías de Convex (authz, reviewer, advisor, insights) en un único reporte puntuado y deduplicado, con un plan de arreglo ordenado — como Lighthouse para tu backend.
Revisor de código Convex: comprueba seguridad, auth, validators, rendimiento y patrones en código dentro de un directorio convex/. Úsalo para revisar o auditar funciones Convex antes de publicarlas.
Especialista en el backend de Convex: código dentro de convex/ (funciones, schemas, índices, queries, mutations, actions, endpoints HTTP, cron jobs, storage, auth y componentes).
Previsualiza el gasto en Convex: clasifica funciones por bytes/documentos leídos × volumen de llamadas, proyecta cada curva de costo y nombra el arreglo más barato; confirm-cost para acciones pagadas.
Demuestra que una feature de Convex funciona: seedea datos, la ejecuta como varios usuarios simulados vía convex-test y afirma el comportamiento, incluidos los casos negativos de autorización.
Convierte un error de producción en un PR de fix triado, con causa raíz identificada, reparado y certificado (tsc + rehearsal + reproduce-then-gone) para que un humano lo mergee — nunca hace merge automático.
Obtén docs de Convex ajustadas a la versión que usa tu proyecto: fija la versión instalada, trae la página como markdown o revisa los tipos en node_modules, en vez de escribir una API posiblemente obsoleta de memoria.
Sugiere el componente Convex adecuado cuando el código del usuario reinventa algo que ya resuelve (crons, sharded-counter, rate-limiter, storage, search, presence, workflow, RAG, prosemirror-sync). Pasivo, nunca instala sin consentimiento.
Clasifica y anuncia el deployment de Convex objetivo antes de cualquier comando que lo afecte; exige consentimiento explícito y fresco para prod; modo de sesión solo lectura.