Création et gestion de compétences expertes

VérifiéPrudence

Créer, affiner, examiner et retirer des compétences réutilisables. Optimisé pour apprendre une fois, réutiliser toujours avec protocoles de récupération et opérations de cycle de vie.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementAvancé
24/07/2026
Claude CodeCodex
#skill-management#ai-agent#workflow-automation#knowledge-management

Recommandé pour

Synthèse automatique

Ce skill permet à un agent IA de créer, affiner, réviser ou retirer des skills réutilisables en suivant un protocole structuré avec des niveaux de recherche et des outils MCP.

Points forts

  • Cycle de vie complet (création, amélioration, révision, retrait)
  • Recherche multi-niveaux pour minimiser les coûts d'appel
  • Intégration native avec les serveurs MCP et les outils de synchronisation

Limites

  • Nécessite une infrastructure MCP spécifique et une structure de dossiers définie
  • Protocole lourd pour des tâches simples
  • Dépend de la disponibilité des outils MCP
Quand l'utiliser

Lors de la construction ou de la maintenance d'une bibliothèque de skills personnelle pour un système d'IA.

Quand l'éviter

Pour des tâches ponctuelles ou lorsqu'aucune réutilisation de skill n'est envisagée.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité85/100

The skill uses powerful tools (bash, python) for legitimate purposes; the risk is moderate and requires careful handling, but it's not immediately dangerous as it relies on the user's existing skill infrastructure.

Points d'attention
  • •Instructs running Python script with --apply flag for syncing skills across directories, which could modify multiple file locations
  • •Instructs launching background sub-agent for file syncing operations
Comment cette analyse est faite

Exemples

Create a new skill
Create a new skill for automating git commit message generation based on diff analysis. Follow the skill creation protocol: check existing skills first, then write the skill under wiki/skills/active/ and sync to pk-skills1.
Review an existing skill
Review the skill 'code-review' currently at wiki/skills/active/code-review.md. Use the feedback lifecycle: propose improvements, call skill_validate, and write review notes under wiki/skills/feedback/.
Retire a skill
Retire the skill 'old-deploy' because it conflicts with the new CI/CD pipeline. Move it to wiki/skills/retired/, update the index and log, and run skill_retire via the MCP server.

description: create, refine, review, or retire reusable skills at expert level allowed-tools:

  • "mcp__pk-qmd__*"
  • "mcp__obsidian__read_note"
  • "mcp__obsidian__write_note"
  • "mcp__obsidian__search_notes"
  • "mcp__obsidian__manage_tags"
  • "mcp__llm-wiki-skills__*"
  • "mcp__brv__*"

Read CLAUDE.md, then read LLM_WIKI_MEMORY.md if present, SKILL_CREATION_AT_EXPERT_LEVEL.md if present, .llm-wiki/config.json, wiki/index.md, wiki/skills/index.md, and recent wiki/log.md.

Retrieval Protocol (apply before every search)

Step 0 — Context gate: Check wiki/skills/index.md and the current conversation for a matching skill before any tool call.

Step 1 — Cheap tier: If the skill MCP server is available, call skill_lookup first. If it resolves the question fully, stop — do not also fire pk-qmd.

Step 2 — Standard tier: Only escalate to pk-qmd if skill_lookup misses or the skill MCP server is unavailable. One pk-qmd lex call to find related skill pages or evidence.

Step 3 — Full tier: pk-qmd lex + vec for novel skills with no prior art. Cap at 2 hops. brv in parallel only if user workflow preferences affect the skill shape.

Create or update a reusable skill from the current task, trajectory, or evidence:

  • if the local skill MCP server is available, call skill_lookup before exploring
  • for long tasks or expensive exploration, call skill_reflect or skill_pipeline_run first so the important context is captured as a reducer packet plus artifact refs
  • call skill_validate before direct save when the candidate is non-trivial, likely duplicated, or needs explicit review
  • use skill_propose, skill_feedback, or skill_retire for lifecycle operations
  • search for existing related skills first
  • write or update the skill page under wiki/skills/active/
  • append reasoned review notes under wiki/skills/feedback/ when the task is feedback-driven
  • retire the skill into wiki/skills/retired/ when evidence shows it is unsafe or the score should fall below the retirement threshold
  • update wiki/skills/index.md
  • append a skill entry to wiki/log.md

Skill requirements:

  • optimize for learn-once, reuse-forever shortcuts
  • include trigger, preconditions, fast path, failure modes, and evidence
  • run a privacy gate before saving
  • validate duplicates before saving, and merge deltas when overlap is strong
  • for long tasks, capture a strong middle-manager reducer packet with an explicit route_decision
  • prefer a 1-3 call reusable recipe over verbose narrative
  • mark HTTP upgrade candidates explicitly, but do not claim them without evidence

Post-save Sync

After creating or editing any skill page under wiki/skills/active/, determine whether the skill belongs in the canonical pk-skills1 source of truth (C:\Users\prest\.agents\skills1\pk-skills1).

Decision rule:

  • Local operational shortcut for this vault only → no sync needed. Note in the skill's review trail.
  • Reusable across sessions and projects → promote to pk-skills1, then launch skill-sync-manager as a background sub-agent to propagate to all mirrors.

When syncing, launch skill-sync-manager with this brief (fill in concrete paths):

Source of truth: C:\Users\prest\.agents\skills1\pk-skills1
Changed skills:
- <skill-root>

Destinations to check:
- C:\Users\prest\.codex\skills
- C:\Users\prest\.pi\agent\skills\pk-skills1-imported
- C:\Users\prest\.agents\skills
- C:\Users\prest\.claude\skills

Backup location: C:\dev\Desktop-Projects\Helpful-Docs-Prompts\skills1-backup

Constraints:
- validate each changed skill before syncing
- safe add/update only — never delete without explicit approval
- preserve destination-local customizations
- create a dated zip backup entry before mirroring

Return: changed skills, validation results, actions taken, approval-required follow-ups

Divergence rule: Update the source-of-truth package first. Combine any mirror-only content into pk-skills1 before mirroring outward. Never edit mirrors first.

If background sub-agents are unavailable: run managed-skill-sync inline:

python .codex\skills\managed-skill-sync\scripts\audit_and_sync.py --json-out .artifacts\skill-sync-audit.json --apply

For the current session's adaptive-retrieval-routing skill: Ask the user whether to promote it to pk-skills1 before syncing.

Routing

  • use pk-qmd MCP tools for repo-local evidence retrieval and prior skill lookup
  • use pk-qmd first when the right prompt, note, file, or skill page is not known yet
  • use obsidian MCP tools for vault reads and writes when available; fall back to direct file I/O if obsidian is down
  • use GitVizz when repo topology or API context sharpens the reusable recipe
  • use brv only for durable user or workflow preferences that materially affect the skill
  • if pk-qmd and brv conflict, trust current source evidence

Return:

  • stack/config used
  • MCP tools used (or fallback note if obsidian was unavailable)
  • files read
  • files changed
  • what changed
  • unresolved questions

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/expert-skill-creation-management-mrwake4s/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/expert-skill-creation-management-mrwake4s' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/expert-skill-creation-management-mrwake4s/download' --output '.skill-downloads/expert-skill-creation-management-mrwake4s/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/expert-skill-creation-management-mrwake4s/SKILL.md.part' '.skill-downloads/expert-skill-creation-management-mrwake4s/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/expert-skill-creation-management-mrwake4s/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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