NATS
Référence dense NATS/JetStream couvrant les flux, les consommateurs, KV, la sécurité, le clustering et une table des erreurs courantes.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Une référence autonome pour construire sur NATS : NATS Core pub/sub, request/reply, et groupes de files d'attente; flux JetStream, consommateurs pull/push, magasins KV et objets; options de connexion/reconnexion; sécurité NKey/JWT et permissions de sujet; configuration du serveur, clustering, nœuds feuilles, et intégration Go. Trois fichiers de référence approfondis (jetstream.md, security.md, server-deployment.md) vivent à côté de SKILL.md et couvrent les champs de structure complets, les arbres de décision et les configurations Docker/Kubernetes/Helm. Se déclenche sur toute question de développement, déploiement ou microservice de protocole de messagerie NATS/JetStream.
Rapport de test
Demandé un extrait de consommateur pull JetStream durable avec arrêt approprié : la base a utilisé le bien connu mais faux nc.Close() et a omis la configuration dedup/backoff, tandis que la version guidée par la compétence a capturé exactement ce piège via sa propre table des erreurs courantes (nc.Drain(), js.Publish() avec Nats-Msg-Id, Nak() en cas d'échec) — une correction concrète de la qualité de production, pas seulement une reformulation des documents.
Testé le: 2026-07-15 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/kaustavdm/nats-skill cd nats-skill mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/nats ~/.claude/skills/nats
Commandes et exemples de prompts
/natsRéférence dense NATS/JetStream couvrant les flux, les consommateurs, KV, la sécurité, le clustering et une table des erreurs courantes.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
write a durable JetStream pull consumer with proper shutdown handlingset up NKey security and subject permissions for my NATS clusterhow do I configure a NATS KV store with leaf node clustering