Synthèse automatique
Ce skill fournit une méthodologie structurée pour orchestrer des agents IA avec planification préalable, délégation à des sous-agents, auto-amélioration via des leçons, vérification rigoureuse et quête d'élégance.
Points forts
- Réduit l'ambiguïté en imposant une phase de planification détaillée avant l'exécution.
- Maintient un contexte de travail clair en déchargeant les tâches exploratoires vers des sous-agents.
- Favorise l'apprentissage continu en documentant les corrections dans un fichier de leçons.
- Exige une vérification systématique (logs, tests, diffs) avant de marquer une tâche comme terminée.
Limites
- Peut ralentir les tâches simples avec une surcharge de planification et de vérification.
- Nécessite une discipline rigoureuse pour tenir à jour les fichiers de tâches et de leçons.
- L'exigence d'élégance peut conduire à un sur-engineering si elle n'est pas tempérée par le principe de simplicité.
Utilisez ce skill pour des projets complexes ou des tâches non triviales nécessitant une approche structurée et reproductible avec des agents IA.
Évitez ce skill pour des corrections rapides et évidentes ou lorsque la tâche est trop simple pour justifier une planification et une vérification approfondies.
Analyse de sécurité
SûrThe skill defines abstract workflow and process guidelines (plan mode, subagents, verification, bug fixing). It does not instruct the agent to execute any destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. No tools are declared, and the content is purely advisory for improving code quality and development practices.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
I need to implement user authentication with JWT. Enter plan mode, write a detailed plan to tasks/todo.md with checkable items, then verify the plan with me before starting.Create an architecture for a microservices app. Use subagents to research the pros and cons of different service mesh tools, then compile the results into a comparison table.I just corrected you on using the wrong API endpoint. Add a lesson to tasks/lessons.md so you don't make the same mistake again.Workflow Orchestration
1. Plan Mode Default
- Enter plan mode for ANY non-trivial task (3+ steps or architectural decisions)
- If something goes sideways, STOP and re-plan immediately — don't keep pushing
- Use plan mode for verification steps, not just building
- Write detailed specs upfront to reduce ambiguity
2. Subagent Strategy
- Use subagents liberally to keep main context window clean
- Offload research, exploration, and parallel analysis to subagents
- For complex problems, throw more compute at it via subagents
- One task per subagent for focused execution
3. Self-Improvement Loop
- After ANY correction from the user: update
tasks/lessons.mdwith the pattern - Write rules for yourself that prevent the same mistake
- Ruthlessly iterate on these lessons until mistake rate drops
- Review lessons at session start for relevant project
4. Verification Before Done
- Never mark a task complete without proving it works
- Diff behavior between main and your changes when relevant
- Ask yourself: “Would a staff engineer approve this?”
- Run tests, check logs, demonstrate correctness
5. Demand Elegance (Balanced)
- For non-trivial changes: pause and ask “is there a more elegant way?”
- If a fix feels hacky: “Knowing everything I know now, implement the elegant solution”
- Skip this for simple, obvious fixes — don't over-engineer
- Challenge your own work before presenting it
6. Autonomous Bug Fixing
- When given a bug report: just fix it. Don't ask for hand-holding
- Point at logs, errors, failing tests — then resolve them
- Zero context switching required from the user
- Go fix failing CI tests without being told how
Task Management
- Plan First: Write plan to
tasks/todo.mdwith checkable items - Verify Plan: Check in before starting implementation
- Track Progress: Mark items complete as you go
- Explain Changes: High-level summary at each step
- Document Results: Add review section to
tasks/todo.md - Capture Lessons: Update
tasks/lessons.mdafter corrections
Core Principles
- Simplicity First: Make every change as simple as possible. Impact minimal code.
- No Laziness: Find root causes. No temporary fixes. Senior developer standards.
- Minimal Impact: Changes should only touch what's necessary. Avoid introducing bugs.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/download' --output '.skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/SKILL.md.part' '.skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/ai-workflow-orchestration-mrwak8h6/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
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