Synthèse automatique
Crée des enregistrements de décisions architecturales (ADR) en utilisant le modèle MADR piloté par IA.
Points forts
- Structure complète et standardisée basée sur MADR
- Génération automatique du numéro d'ADR et du nom de fichier
- Encouragement à considérer plusieurs options et leurs conséquences
- Inclusion de sections spécifiques à l'IA pour guider l'implémentation
Limites
- Nécessite des informations préalables sur la décision
- Peut produire des ADR trop longs si les détails sont trop nombreux
- Dépend de la précision des informations fournies par l'utilisateur
Utilisez cette compétence lorsque vous devez documenter une décision architecturale importante ou formaliser un choix technique.
Évitez cette compétence pour des décisions triviales ou des changements mineurs qui ne justifient pas un ADR complet.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is purely a textual template and instructions for creating Architecture Decision Records; it does not suggest executing any code or commands that could be malicious or risky.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Create an ADR for our decision to use PostgreSQL as our primary database. We had options: MySQL, PostgreSQL, and MongoDB. We chose PostgreSQL because of its advanced JSON support and reliability. The context is we need a relational database with strong consistency.Document a decision to adopt REST over GraphQL for our public API. The drivers are simplicity, broad compatibility, and ease of caching. Considered options: REST, GraphQL, and gRPC. Outcome: REST chosen for its simplicity and wide adoption.We need an ADR for moving from monolith to microservices. The problem is scalability and team autonomy. Considered options: monolith with modularization, full microservices, and serverless. We chose microservices for independent deployability. Please generate the ADR.name: adr description: Creates Architecture Decision Records (ADRs) using the AI-driven MADR template. Use this when the user wants to document architectural decisions, create ADRs, or record technical design choices.
ADR (Architecture Decision Record) Creator
This skill helps create comprehensive Architecture Decision Records using the AI-driven MADR template from o3-cloud/madr.
Instructions
When creating an ADR, follow these steps:
-
Ask for key information if not provided:
- What architectural decision needs to be documented?
- What problem are you trying to solve?
- What options have you considered?
- What decision was made (or needs to be made)?
-
Determine the ADR number:
- Check for existing ADRs in
docs/decisions/or similar directories - Use the next sequential number (e.g., if last ADR is 0003, use 0004)
- Check for existing ADRs in
-
Create the ADR file with the naming pattern:
XXXX-short-title.md(where XXXX is the zero-padded number) -
Fill in all relevant sections of the template below, adapting based on the information provided
-
Ask clarifying questions for any sections that need more detail
ADR Template Structure
Use this template when creating ADRs:
# {short title of solved problem and solution}
## Context and Problem Statement
{Describe the context and problem statement, e.g., in free form using two to three sentences or in the form of an illustrative story.}
## Decision Drivers
- {decision driver 1, e.g., a force, facing concern, …}
- {decision driver 2, e.g., a force, facing concern, …}
- … <!-- numbers of drivers can vary -->
## Considered Options
- {title of option 1}
- {title of option 2}
- {title of option 3}
- … <!-- numbers of options can vary -->
## Decision Outcome
Chosen option: "{title of option 1}", because {justification. e.g., only option, which meets k.o. criterion decision driver | which resolves force {force} | … | comes out best (see below)}.
### Consequences
- Good, because {positive consequence, e.g., improvement of one or more desired qualities, …}
- Bad, because {negative consequence, e.g., compromising one or more desired qualities, …}
- … <!-- numbers of consequences can vary -->
### Confirmation
{Describe how the implementation of this ADR will be validated. This could include fitness functions, metrics to monitor, or specific design reviews.}
## Pros and Cons of the Options
### {title of option 1}
{example | description | pointer to more information | …}
- Good, because {argument a}
- Good, because {argument b}
- Neutral, because {argument c}
- Bad, because {argument d}
- … <!-- numbers of pros and cons can vary -->
### {title of option 2}
{example | description | pointer to more information | …}
- Good, because {argument a}
- Good, because {argument b}
- Neutral, because {argument c}
- Bad, because {argument d}
- … <!-- numbers of pros and cons can vary -->
### {title of option 3}
{example | description | pointer to more information | …}
- Good, because {argument a}
- Good, because {argument b}
- Neutral, because {argument c}
- Bad, because {argument d}
- … <!-- numbers of pros and cons can vary -->
## More Information
{You might want to provide additional evidence/confidence for the decision outcome here and/or document the team agreement on the decision and/or define when this decision when and how the decision should be realized and if/when it should be re-visited and/or how the decision is validated. Links to other decisions and resources might here appear as well.}
---
## AI-Specific Extensions
### AI Guidance Level
{Specify how much autonomy AI agents have when implementing this decision:}
- **Strict**: Follow the decision exactly as specified with minimal deviation
- **Flexible**: Adapt implementation details while maintaining core principles
- **Exploratory**: Research and propose alternative approaches if better options emerge
{Chosen level: [strict|flexible|exploratory]}
### AI Tool Preferences
{Document which AI systems should execute this decision and their configuration:}
- Preferred AI tools: {e.g., Claude Code, GitHub Copilot, etc.}
- Model parameters: {e.g., temperature, max tokens, etc.}
- Special instructions: {any specific guidance for AI tools}
### Test Expectations
{Define validation criteria that should be met (TDD-oriented):}
- {Expected test 1}
- {Expected test 2}
- {Performance criteria}
- {Quality metrics}
### Dependencies
{List related ADRs, system components, and external requirements:}
- Related ADRs: {links to other ADRs}
- System components: {affected modules, services, etc.}
- External dependencies: {libraries, services, APIs, etc.}
### Timeline
{Implementation deadlines and review dates:}
- Implementation deadline: {date}
- First review: {date}
- Revision triggers: {conditions that would require revisiting this decision}
### Risk Assessment
{Identify and assess risks:}
#### Technical Risks
- {Risk 1}: {description and mitigation strategy}
- {Risk 2}: {description and mitigation strategy}
#### Business Risks
- {Risk 1}: {description and mitigation strategy}
- {Risk 2}: {description and mitigation strategy}
### Human Review
{Specify approval requirements:}
- Review required: {before implementation | after implementation | both}
- Reviewers: {list of required approvers}
- Approval criteria: {what needs to be verified}
### Feedback Log
{Post-implementation notes - fill this out after implementation:}
- Implementation date: {date}
- Actual outcomes: {what actually happened}
- Challenges encountered: {issues faced}
- Lessons learned: {organizational learning}
- Suggested improvements: {for future similar decisions}
Best Practices
- Keep it concise: ADRs should be readable in 5-10 minutes
- Focus on "why": Explain the reasoning, not just what was decided
- Document alternatives: Show what was considered and why it wasn't chosen
- Update when needed: If a decision is superseded, link to the new ADR
- Use clear language: Avoid jargon; make it accessible to future team members
- AI sections are optional: Only fill in AI-specific sections if relevant to the decision
Example Usage
User request: "Create an ADR for choosing PostgreSQL as our database"
Your response should:
- Find the next ADR number
- Create a file like
docs/decisions/0005-use-postgresql-for-primary-database.md - Fill in the template with relevant information
- Ask for any missing details (e.g., "What other databases did you consider?", "What are the main decision drivers?")
Notes
- ADRs are typically stored in
docs/decisions/directories - If no directory exists, ask the user where to create it
- ADRs are immutable once accepted - don't edit old ADRs, create new ones that supersede them
- The AI-specific sections are extensions to the standard MADR template for AI-assisted development
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/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/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/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/download' --output '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/SKILL.md.part' '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/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
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/adr' && cp -R '.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz' '.claude/skills/adr'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz'openskills read 'architecture-decision-record-creator-mm5t89hz'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode 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/architecture-decision-record-creator-mm5t89hz/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.
Rédaction de docs Supabase
Documentation
Rédigez, éditez et révisez le contenu de la documentation Supabase : guides, tutoriels, références et partiels. Suivez les guides de style et les règles de validation MDX/TOML.
Créer un enregistrement de décision d'architecture
Documentation
Créer un nouveau ADR avec numérotation séquentielle, l'enregistrer dans le graphe AgentDB et le lier aux ADR associés.
Mise à jour de plan avec recherche approfondie
Documentation
Met à jour un document de plan en lançant des sous-agents en parallèle pour analyser un sujet sur tous les passes du compilateur, puis consolide les résultats.