Créer un expert d'agent

VérifiéSûr

Crée une structure complète pour un nouvel expert agent avec expertise.yaml, question, self-improve et plan. Utile pour initialiser un domaine d'expertise suivant le modèle Act-Learn-Reuse, avec validation et génération de fichiers modèles.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
28/02/2026
Claude Code
#scaffolding#agent-expert#prompt-generation#mental-model#slash-commands

Recommandé pour

Synthèse automatique

Génère l'ossature d'un nouvel expert de domaine dans .claude/commands/experts/<domaine>/ avec un fichier expertise.yaml servant de modèle mental et les prompts question, self-improve et plan.

Points forts

  • Produit d'un seul coup un jeu de fichiers complet et cohérent (expertise.yaml plus plusieurs prompts)
  • Vérifie le nom de domaine et refuse d'écraser un expert déjà existant
  • Chaque prompt généré déclare ses allowed-tools et un format de réponse explicite
  • Les domaines d'intérêt optionnels permettent d'orienter le squelette créé

Limites

  • Ne génère que des placeholders : expertise.yaml doit ensuite être rempli par self-improve ou un agent d'amorçage
  • Fige le chemin .claude/commands/experts/ et les conventions de slash-commands, donc lié à Claude Code
  • L'extrait du SKILL.md s'arrête au milieu de self-improve.md, les gabarits plan.md et plan-build-improve.md ne sont pas documentés
Quand l'utiliser

Quand vous démarrez un nouveau domaine (billing, websocket, database) dont vous voulez que l'agent construise et maintienne une expertise.

Quand l'éviter

Quand un expert existe déjà pour ce domaine (utilisez alors /tac:improve-expertise) ou pour un simple prompt ponctuel.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité78/100

This is a scaffolding skill that creates a directory tree and prompt files under .claude/commands/experts/{domain}/. It uses Read/Write/Glob and a minor Bash usage (a read-only `git diff HEAD~1 --name-only` in one generated prompt). There are no destructive commands, no secret exfiltration, no curl|sh or base64 payloads, and no attempts to disable safety controls. File creation is the legitimate, intended purpose and stays within the project's command directory, so execution risk is minimal.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Scaffold a database expert
/create-expert database connection-pool queries migrations
Scaffold a websocket expert
/create-expert websocket reconnection backpressure
Minimal expert
/create-expert billing

name: create-expert description: Scaffold a new agent expert structure with expertise.yaml, question, self-improve, and plan prompts argument-hint: <domain-name> [focus-areas] allowed-tools: Read, Write, Glob, Bash

Create Expert

Scaffold a new agent expert following the Act-Learn-Reuse pattern.

Arguments

  • $1: Domain name (required, kebab-case, e.g., "database", "websocket", "billing")
  • $ARGUMENTS: Focus areas (optional, space-separated, e.g., "connection-pool queries migrations")

Instructions

You are creating a new agent expert scaffold using the Act-Learn-Reuse pattern from TAC Lesson 13.

Step 1: Parse Arguments

Extract:

  • Domain name from $1 (required)
  • Focus areas from remaining arguments (optional)

If no domain provided, STOP and ask for domain name.

Step 2: Validate Domain

Check if expert already exists using Glob:

Glob: .claude/commands/experts/{$1}/*

If exists, STOP and report "Expert already exists. Use /tac:improve-expertise to update."

Step 3: Create Directory Structure

Create the expert directory, replacing {domain} with the actual domain name (e.g., "database", "websocket"):

.claude/commands/experts/{domain}/
  expertise.yaml        # Mental model (blank initial)
  question.md           # Query expertise
  self-improve.md       # Sync mental model
  plan.md               # Create plan using expertise
  plan-build-improve.md # Full workflow

Step 4: Generate Initial Expertise File

Create blank expertise.yaml for seeding. Important: Replace all {domain} placeholders with the actual domain name before writing:

# {Domain} Expert - Mental Model
# This is NOT a source of truth - it's a working memory file
# Run self-improve to populate from codebase

overview:
  description: "To be populated by self-improve"
  tech_stack: ""
  patterns: ""

core_implementation:
  # Will be populated by expertise-seeder agent

key_operations:
  # Will be populated by expertise-seeder agent

best_practices:
  - "To be discovered"

known_issues:
  - "To be discovered"

# Line limit: 1000 max
# Last updated: [auto-populated by self-improve]

Step 5: Generate Question Prompt

Create question.md. Replace all {domain} placeholders with the actual domain name:

---
description: Ask the {domain} expert a question using its expertise
argument-hint: <your-question>
allowed-tools: Read, Glob, Grep
---

# {Domain} Expert - Question

You are a {domain} expert. Answer questions using your expertise file as your mental model.

## Your Expertise

Read and internalize: `.claude/commands/experts/{domain}/expertise.yaml`

## Instructions

1. Load your expertise file
2. Understand the question: $ARGUMENTS
3. Answer using ONLY information from your expertise + codebase validation
4. If expertise is outdated, note discrepancies

## Response Format

### Answer

[Direct answer based on expertise]

### Confidence

[High/Medium/Low] - based on expertise coverage

### If Low Confidence

Recommend running: `/experts/{domain}/self-improve true`

Step 6: Generate Self-Improve Prompt

Create self-improve.md. Replace all {domain} placeholders:

---
description: Sync {domain} expert mental model with codebase
argument-hint: "[check-git-diff: true/false]"
allowed-tools: Read, Edit, Bash, Glob, Grep
---

# {Domain} Expert - Self-Improve

Maintain expertise accuracy by comparing against actual codebase.

## Arguments

- `$1`: check_git_diff flag (optional, default: false)

## Workflow

1. **Check Git Diff** (if $1 is "true")
   - Run `git diff HEAD~1 --name-only`
   - If no {domain}-related changes, report and exit

2. **Read Current Expertise**
   - Load `.claude/commands/experts/{domain}/expertise.yaml`

3. **Validate Against Codebase**
   - For each file referenced, verify it exists
   - Check line counts are accurate
   - Verify functions/operations exist

4. **Identify Discrepancies**
   - List differences between expertise and code
   - Prioritize significant changes

5. **Update Expertise File**
   - Sync mental model with actual code
   - Add new patterns discovered
   - Remove outdated information

6. **Enforce Line Limit (MAX_LINES: 1000)**
   - Condense if exceeding limit

7. **Validation Check**
   - Ensure valid YAML
   - All file references exist

## Output

Report changes made and expertise health status.

Step 7: Generate Plan Prompt

Create plan.md. Replace all {domain} placeholders:

---
description: Create implementation plan using {domain} expertise
argument-hint: <task-description>
allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep
model: opus
---

# {Domain} Expert - Plan

Create a detailed implementation plan using your domain expertise.

## Your Expertise

Read and internalize: `.claude/commands/experts/{domain}/expertise.yaml`

## Task

$ARGUMENTS

## Workflow

1. **Load Expertise**
   - Read your mental model
   - Identify relevant sections

2. **Analyze Task**
   - Break down requirements
   - Map to expertise areas

3. **Create Plan**
   - File changes needed
   - Operations to use
   - Best practices to follow
   - Known issues to avoid

4. **Output**
   - Save to `specs/experts/{domain}/{task-slug}-spec.md`

Step 8: Generate Full Workflow Prompt

Create plan-build-improve.md. Replace all {domain} placeholders:

---
description: Full Act-Learn-Reuse workflow for {domain} task
argument-hint: <task-description>
allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Skill
model: opus
---

# {Domain} Expert - Plan Build Improve

Execute complete Act-Learn-Reuse cycle.

## Task

$ARGUMENTS

## Workflow

### Step 1: Plan (REUSE)

Invoke: `/experts/{domain}/plan $ARGUMENTS`

Wait for spec file to be created.

### Step 2: Build (ACT)

Read the spec file and implement the changes.

### Step 3: Self-Improve (LEARN)

Invoke: `/experts/{domain}/self-improve true`

## Context Protection

Each step runs in a sub-agent to protect top-level context:

- Plan: ~80K tokens (opus)
- Build: varies (sonnet)
- Self-improve: git diff only (opus)

Output

## Expert Created: {domain}

### Directory Structure

```text
.claude/commands/experts/{domain}/
  expertise.yaml        # Mental model (blank - run seed to populate)
  question.md           # Query expertise
  self-improve.md       # Sync mental model
  plan.md               # Create plan using expertise
  plan-build-improve.md # Full workflow

Next Steps

  1. Seed the expertise file:

    /tac:seed-expertise {domain} {focus-areas}
    
  2. Or run self-improve to auto-discover:

    /experts/{domain}/self-improve false
    
  3. Test with a question:

    /experts/{domain}/question "How does X work?"
    

Commands Available

| Command | Purpose | | --- | --- | | /experts/{domain}/question | Query expertise | | /experts/{domain}/self-improve | Sync mental model | | /experts/{domain}/plan | Create implementation plan | | /experts/{domain}/plan-build-improve | Full ACT->LEARN->REUSE workflow |

Notes

  • See @agent-expert-creation skill for the full pattern
  • Mental model is NOT source of truth - codebase is
  • Run self-improve after every ACT step
  • Enforce 1000 line limit on expertise.yaml

Last Updated: 2025-12-15

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 annexes

Ce 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.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax/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/create-agent-expert-mm5t8cax' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/create-agent-expert-mm5t8cax/download' --output '.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax/SKILL.md.part' '.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax/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.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Glob, Bash

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/create-agent-expert-mm5t8cax/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/create-expert' && cp -R '.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax' '.claude/skills/create-expert'

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’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/create-agent-expert-mm5t8cax'

openskills read 'create-agent-expert-mm5t8cax'

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 sync

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/create-agent-expert-mm5t8cax/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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