Gestion des connaissances

VérifiéSûr

Gérez la base de connaissances du projet : lister, rechercher, ajouter des entrées, auditer la mémoire et générer des rapports.

Spar Skills Guide Bot
DocumentationIntermédiaire
24/07/2026
Claude Code
#knowledge-management#notes#memory-audit#progress-report

Recommandé pour

Synthèse automatique

Gère la base de connaissances du projet : liste, recherche, ajout d'entrées, audit mémoire et génération de rapports de progression.

Points forts

  • Centralise les patterns, conventions et entités du projet dans un fichier structuré.
  • Permet une recherche rapide par terme dans la base de connaissances.
  • Offre un audit mémoire automatique pour détecter les doublons.
  • Génère des rapports de progression quotidiens ou hebdomadaires à partir des données git.

Limites

  • Ne fonctionne qu'avec l'outil Claude Code et sa structure .claude.
  • L'ajout et la modification sont interactifs, pas automatisés.
  • La base de connaissances n'est pas automatiquement synchronisée avec le code.
Quand l'utiliser

Lorsque vous devez documenter et retrouver facilement des motifs récurrents, conventions ou entités importantes d'un projet.

Quand l'éviter

Pour une documentation de projet exhaustive ou versionnée, préférez un wiki dédié ou des fichiers markdown dans le dépôt.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill only reads/writes local project files (knowledge.json, notes.md) and runs git log for reports. No network, destructive commands, or credential handling. The node script call is safe and within the project’s own scripts.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

List all knowledge entries
/knowledge list
Search for a term in the knowledge base
/knowledge search database connection
Add a new convention interactively
/knowledge add

name: mustard-knowledge description: Manage the project knowledge base — list entries, search by term, add new patterns/conventions/entities, run memory audit, or generate progress reports. Use when asked about /knowledge, project knowledge, or pipeline-captured patterns.

<!-- mustard:generated -->

/knowledge - Knowledge Management

Notes, memory audit, reports, and project knowledge base.

Trigger

/knowledge <action> [args]

Actions

| Action | Description | |--------|-------------| | list | List all knowledge entries grouped by type | | search <term> | Search entries by name, description, or tags | | add | Interactively add a knowledge entry | | notes [target] | Manage project observations | | audit | Audit memory for duplicates | | report <period> | Generate progress report (daily/weekly) |


list

Reads .claude/knowledge.json and displays all entries grouped by type.

Flow

  1. Read .claude/knowledge.json (if missing: "No knowledge base found. Run a pipeline or use /knowledge add to start one.")
  2. Group entries by type (pattern / convention / entity)
  3. Display formatted:
    === KNOWLEDGE BASE ({total} entries) ===
    
    PATTERNS ({n})
    - {name}: {description}  [source: {source}]
    
    CONVENTIONS ({n})
    - {name}: {description}  [source: {source}]
    
    ENTITIES ({n})
    - {name}: {description}  [source: {source}]
    
  4. Show last updated timestamp from newest updatedAt

search

Filters knowledge entries matching the search term across name, description, and tags.

Usage

/knowledge search <term>

Flow

  1. Read .claude/knowledge.json
  2. Lowercase-match term against name, description, and each tag
  3. Display matching entries grouped by type (same format as list)
  4. If no matches: "No entries matching '{term}' found."

add

Interactively adds a knowledge entry by prompting the user, then calls knowledge-update.js.

Flow

  1. Prompt: "Type? (pattern / convention / entity)"
  2. Prompt: "Name?"
  3. Prompt: "Description?"
  4. Prompt: "Tags? (comma-separated, optional)"
  5. Build JSON payload and pipe to script:
    echo '{"type":"...","name":"...","description":"...","source":"manual","tags":[...]}' \
      | node .claude/scripts/knowledge-update.js
    
  6. Confirm: "Knowledge entry '{name}' saved."

notes

Manages persistent project observations injected into agent context during pipelines. These files are NOT overwritten by /scan.

Targets

| Target | File | Scope | |--------|------|-------| | (no argument) | — | Lists all notes files | | {subproject} | {subproject}/.claude/commands/notes.md | Subproject agent context |

Monorepo: discover targets from pipeline-config.md Agents table or Glob */.claude/commands/notes.md. Single repo: target is root → .claude/commands/notes.md.

Flow — List (/knowledge notes)

  1. Read each notes file
  2. Show summary: which exists, number of observations
  3. Ask: "Which notes do you want to edit?"

Flow — Edit (/knowledge notes <target>)

  1. Resolve target to file
  2. Show current content
  3. Ask: "What do you want to add, change, or remove?"
  4. Apply edits

Rules

  • NEVER add <!-- mustard:generated --> to these files
  • Keep language consistent
  • Observations = concise and actionable

audit

Compares auto-memory against CLAUDE.md and skills to detect duplicated information. Outputs report — NEVER auto-edits.

Flow

  1. Read user's MEMORY.md
  2. Read all {subproject}/CLAUDE.md + {subproject}/.claude/commands/guards.md
  3. Present report:
    === MEMORY AUDIT ===
    Total sections: {n}
    Unique (KEEP): {n}
    Duplicate: {n}
    
    DUPLICATES FOUND:
    - "{section}" <-> {source_file}: {similarity}%
    
    RECOMMENDED PRUNED VERSION:
    {pruned content}
    ===
    
  4. NEVER auto-edit — user decides

report

Generates progress reports from git data.

Usage

/knowledge report daily or /knowledge report weekly

Daily Report

git log --oneline --since="00:00" --until="23:59"
git diff --stat HEAD~10

Output: Summary, commits by type (feat/fix/chore), modified files by project, highlights, pending items.

Weekly Report

git log --oneline --since="1 week ago"
git diff --stat @{1.week.ago}
git shortlog -sn --since="1 week ago"

Output: Executive summary, metrics table, implemented features, bugs fixed, changes by project, next week planning.

Rules

  • Use real git data only — do not invent commits
  • Categorize commits by type and project

Rules

  • knowledge.json is persistent — never deleted by session-cleanup
  • add and pipeline capture both call the same knowledge-update.js script
  • search is case-insensitive
  • Always show entry count in list/search output

ULTRATHINK

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/knowledge-management-mryiqit4/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/knowledge-management-mryiqit4' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/knowledge-management-mryiqit4/download' --output '.skill-downloads/knowledge-management-mryiqit4/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/knowledge-management-mryiqit4/SKILL.md.part' '.skill-downloads/knowledge-management-mryiqit4/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/knowledge-management-mryiqit4/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/knowledge-management-mryiqit4/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/mustard-knowledge' && cp -R '.skill-downloads/knowledge-management-mryiqit4' '.claude/skills/mustard-knowledge'

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/knowledge-management-mryiqit4'

openskills read 'knowledge-management-mryiqit4'

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/knowledge-management-mryiqit4/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.

Skills similaires