Synthèse automatique
Cette commande slash génère une proposition d'amélioration de skill à partir d'une erreur, d'une revue ou d'un test échoué, en respectant le protocole APEX du dépôt.
Points forts
- Enchaîne un workflow complet et déterministe : compilation du contexte, validation de schéma, rédaction depuis un template, mise à jour des registres et de la traçabilité
- Prévoit des critères de succès, un tableau des modes d'échec avec remédiation et une procédure de rollback explicite
- S'appuie sur des vérifications automatisées existantes (structure-check, sync_registries, drift checkers) plutôt que sur des contrôles manuels
Limites
- Fortement couplée à l'arborescence APEX (13_skills, 18_registry, 25_automation) : inutilisable telle quelle hors de ce dépôt
- Suppose des préconditions déjà vertes (CI de structure, registres synchronisés) et un accès en écriture au dossier de propositions
- La commande est décrite en pseudocode ; l'invocation réelle dépend du harness de l'agent
À utiliser lorsqu'un échec de test, une revue ou une erreur identifiée doit être transformé en proposition d'amélioration de skill tracée et validée dans le dépôt APEX.
À éviter pour créer un skill générique ou travailler hors du dépôt APEX, car les chemins, schémas et scripts de synchronisation référencés n'existeraient pas.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is a workflow specification for generating improvement-proposal artifacts inside an internal repo. It does not fetch or pipe remote content, does not touch secrets/tokens, and its only shell actions are benign registry-sync and git revert commands. No obfuscation or safety-disabling behavior is present.
- •References execution of repo-local Python scripts (sync_registries.py, compile_context.py) and git revert, but all operations are non-destructive and confined to the repository workflow
- •Path references use relative traversals (../../..) that assume a specific repo layout; no data leaves the repo
Exemples
/apex:improve_skill target=ATLAS — the slicing test failed because the skill didn't validate the slice id format; create an improvement proposal./apex:improve_skill target=ATLAS — code review flagged that the context compiler is called before input validation; turn this into a skill improvement proposal with evidence.Slash Command: /apex:improve_skill
Purpose
Create a skill improvement proposal from a mistake, review, or failed test.
Output
13_skills/skill_refinery/improvement_proposals/
Inputs
target(string, required): the entity being acted on (repo name, slice id, etc.)- Source-of-truth files: see 19_truth_state/source_of_truth_ranking.yaml
- Relevant schemas: 26_schemas/
Preconditions
- Repo structure check passes (apex_structure_check.yml)
python3 25_automation/registry_sync/sync_registries.py --checkis green- Caller has write access to
13_skills/skill_refinery/improvement_proposals/
Step-by-step
1. Load context
Compile a context packet via 42_context_compiler/compile_context.py for the appropriate persona (12_agents/personas/).
2. Validate inputs
- Required input fields present.
- Input matches the relevant schema in 26_schemas/.
- No conflicts with existing artifacts in
13_skills/skill_refinery/improvement_proposals/.
3. Author artifact
- Use the matching template in 14_templates/.
- Reference the active ADRs (04_architecture/adrs/) and skills (13_skills/active/).
- Write artifact to
13_skills/skill_refinery/improvement_proposals/with a deterministic filename.
4. Update registries
- Run
python3 25_automation/registry_sync/sync_registries.py --writeto refresh the relevant*.registry.yaml. - Add a row to 18_registry/change_ledger.yaml.
5. Update traceability
- If artifact is a spec/ADR/diagram/test/evidence/release, add a row to 18_registry/traceability.yaml.
6. Validate
- Schema-validate the new artifact.
- Run drift checkers under 25_automation/drift_checkers/.
7. Capture evidence
- Append an evidence packet to 23_evidence/evidence_packets/ referencing the new artifact.
Outputs
- Artifact in
13_skills/skill_refinery/improvement_proposals/ - Updated
*.registry.yaml - Change ledger row
- Optional evidence packet
- Optional drift report
Success criteria
- New artifact exists, validates against schema, is referenced from the appropriate registry, and CI continues to pass.
Failure modes
| Failure | Detection | Remediation |
|---|---|---|
| Schema mismatch | schema-validate CI gate | fix artifact to match schema |
| Registry drift | registry-sync-check | sync_registries.py --write |
| Missing prerequisite | structure-check fails | seed required directory/file |
| Duplicate artifact id | author-time check | choose next free ID |
| OneDrive sync collision | hash mismatch on rerun | re-run after sync settles |
Rollback
Revert the commit that introduced the artifact:
git revert <sha>
python3 25_automation/registry_sync/sync_registries.py --write
Example invocation
# Pseudocode — actual invocation is via the agent harness
/apex:improve_skill target=ATLAS
See also
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/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/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/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/download' --output '.skill-downloads/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/SKILL.md.part' '.skill-downloads/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/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/apex-improve-skill-improvement-proposal-mrwake34/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.
Bonnes pratiques React Hook Form
Developpement
Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
Developpement
Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.