go-patterns — modèles de conception Go go-patterns, agentcockpit, community, modèles de conception Go, ide skills, agent IA, Claude Code, assistants de codage IA, développement de logiciels Go, sélection de frameworks

v1.0.0

À propos de ce Skill

Idéal pour les agents d'intelligence artificielle axés sur Go qui recherchent des conseils structurés sur la sélection de frameworks, la concurrence et les modèles de conception. Un modèle de conception Go est une compétence d'agent IA qui fournit un guide pour la prise de décisions d'architecture dans le développement de logiciels Go

Fonctionnalités

Sélection de frameworks et comparaisons
Modèles de concurrence avec goroutines et canaux
Conception de modèles avec options fonctionnelles et gestion d'erreurs
Navigation rapide pour les frameworks et les modèles de conception
Compatibilité avec Claude Code et d'autres assistants de codage IA

# Core Topics

Rixmerz Rixmerz
[5]
[0]
Updated: 3/23/2026

Killer-Skills Review

Decision support comes first. Repository text comes second.

Reference-Only Page Review Score: 8/11

This page remains useful for teams, but Killer-Skills treats it as reference material instead of a primary organic landing page.

Original recommendation layer Concrete use-case guidance Explicit limitations and caution
Review Score
8/11
Quality Score
23
Canonical Locale
en
Detected Body Locale
en

Idéal pour les agents d'intelligence artificielle axés sur Go qui recherchent des conseils structurés sur la sélection de frameworks, la concurrence et les modèles de conception. Un modèle de conception Go est une compétence d'agent IA qui fournit un guide pour la prise de décisions d'architecture dans le développement de logiciels Go

Pourquoi utiliser cette compétence

Permet aux agents de prendre des décisions éclairées sur l'architecture de Go en fournissant une référence complète pour les frameworks, les modèles de concurrence tels que les goroutines et les canaux, et les modèles de conception tels que les options fonctionnelles et la gestion des erreurs, en utilisant des fichiers Markdown tels que frameworks.md et design-patterns.md.

Meilleur pour

Idéal pour les agents d'intelligence artificielle axés sur Go qui recherchent des conseils structurés sur la sélection de frameworks, la concurrence et les modèles de conception.

Cas d'utilisation exploitables for go-patterns

Sélectionner les frameworks Go optimaux pour le développement de projets
Mettre en œuvre des modèles de concurrence efficaces avec des goroutines et des canaux
Appliquer des modèles de conception de meilleures pratiques pour une gestion des erreurs robuste et une composition

! Sécurité et Limitations

  • Nécessite une familiarité avec le langage de programmation Go
  • Spécifique à l'architecture et aux modèles de conception de Go

Why this page is reference-only

  • - Current locale does not satisfy the locale-governance contract.
  • - The underlying skill quality score is below the review floor.

Source Boundary

The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.

After The Review

Decide The Next Action Before You Keep Reading Repository Material

Killer-Skills should not stop at opening repository instructions. It should help you decide whether to install this skill, when to cross-check against trusted collections, and when to move into workflow rollout.

Labs Demo

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

FAQ & Installation Steps

These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.

? Frequently Asked Questions

What is go-patterns?

Idéal pour les agents d'intelligence artificielle axés sur Go qui recherchent des conseils structurés sur la sélection de frameworks, la concurrence et les modèles de conception. Un modèle de conception Go est une compétence d'agent IA qui fournit un guide pour la prise de décisions d'architecture dans le développement de logiciels Go

How do I install go-patterns?

Run the command: npx killer-skills add Rixmerz/agentcockpit. It works with Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code, and 19+ other IDEs.

What are the use cases for go-patterns?

Key use cases include: Sélectionner les frameworks Go optimaux pour le développement de projets, Mettre en œuvre des modèles de concurrence efficaces avec des goroutines et des canaux, Appliquer des modèles de conception de meilleures pratiques pour une gestion des erreurs robuste et une composition.

Which IDEs are compatible with go-patterns?

This skill is compatible with Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer. Use the Killer-Skills CLI for universal one-command installation.

Are there any limitations for go-patterns?

Nécessite une familiarité avec le langage de programmation Go. Spécifique à l'architecture et aux modèles de conception de Go.

How To Install

  1. 1. Open your terminal

    Open the terminal or command line in your project directory.

  2. 2. Run the install command

    Run: npx killer-skills add Rixmerz/agentcockpit. The CLI will automatically detect your IDE or AI agent and configure the skill.

  3. 3. Start using the skill

    The skill is now active. Your AI agent can use go-patterns immediately in the current project.

! Reference-Only Mode

This page remains useful for installation and reference, but Killer-Skills no longer treats it as a primary indexable landing page. Read the review above before relying on the upstream repository instructions.

Upstream Repository Material

The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.

Upstream Source

go-patterns

Découvrez comment utiliser les modèles de conception Go avec Claude Code et d'autres assistants de codage IA pour améliorer vos compétences en développement

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.
Supporting Evidence

Go Architecture Reference (2024-2025)

Comprehensive reference for Go architectural decisions. Use $ARGUMENTS to focus on a specific area, or browse all sections.

Quick Navigation

  • For framework selection and comparisons, see frameworks.md
  • For concurrency patterns (goroutines, channels, pipelines, worker pools), see concurrency.md
  • For design patterns (functional options, error handling, composition), see design-patterns.md
  • For architecture patterns (Clean, Hexagonal, Vertical Slice, DDD), see architecture.md
  • For best practices (error handling, testing, project layout, linting), see best-practices.md

Decision Framework

When asked to choose between options, evaluate:

  1. Stdlib first: Can net/http + slog + testing solve it? Start there
  2. Complexity: Low -> stdlib/Chi. Medium -> Gin/Echo. High -> Huma
  3. Database: PostgreSQL -> pgx + sqlc. Multi-DB -> sqlx. Rapid proto -> GORM
  4. Messaging: Simple -> NATS. Enterprise Kafka -> franz-go. Broker-agnostic -> Watermill
  5. DI: Small -> manual. Medium -> Wire. Enterprise lifecycle -> Fx
  6. Caching: Local -> Ristretto. Distributed -> go-redis

Modern Idiomatic Stack (2025)

Replacing: GORM + logrus + gorilla/mux With: sqlc + pgx + slog + chi

Go Evolution

VersionKey Features
1.22 (Feb 2024)HTTP method patterns in ServeMux, range over int, loop var scoping fix
1.23 (Aug 2024)Range-over-func (iterators), unique package, Timer/Ticker fixes
1.24 (Feb 2025)Generic type aliases, Swiss Tables maps (80% faster), weak.Pointer[T], testing.B.Loop
1.25 (Aug 2025)Container-aware GOMAXPROCS, Green Tea GC, Flight Recorder, encoding/json/v2 experimental

Go in Production

CompanyScale
Uber~2100 services, ~90M lines
GoogleInternal infra, GKE, Cloud Run
Cloudflare12% of all automated API requests
ByteDance/TikTok70% of microservices
Docker/KubernetesEntire container ecosystem
HashiCorpTerraform, Vault, Consul, Nomad

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