Réfléchir sur une Progression

VérifiéPrudence

Analyse tous les documents d'une progression de connaissances pour synthétiser l'état actuel de la compréhension, suivre les corrections et identifier les questions ouvertes. Met à jour les métadonnées progression.yaml en conséquence. Utile lors de la révision de recherches évolutives ou de fils de débogage où la compréhension change au fil du temps.

Spar Skills Guide Bot
DocumentationIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#knowledge-progression#document-analysis#metadata-update#yaml-edit

Recommandé pour

Synthèse automatique

Analyse tous les documents d'une progression de connaissances et met à jour le fichier progression.yaml avec une synthèse de la position actuelle, les corrections et les questions ouvertes.

Points forts

  • Automatise la synthèse d'une série de documents pour en extraire l'état actuel des connaissances
  • Identifie et trace les corrections apportées entre documents
  • Met à jour automatiquement le fichier YAML de progression et le versionne

Limites

  • Nécessite une structure de progression préexistante avec des documents en ordre
  • Dépend de l'API Anthropic et d'un modèle coûteux pour l'analyse
  • Les mises à jour sont locales avant d'être poussées sur un dépôt Git
Quand l'utiliser

Lorsque vous avez accumulé plusieurs documents dans une progression et souhaitez obtenir une vue d'ensemble actualisée de vos connaissances.

Quand l'éviter

Pour des projets sans progression structurée ou lorsque vous voulez simplement résumer un seul document.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité90/100

The skill uses git and API calls for legitimate knowledge management, and includes a privacy note warning against including secrets. However, automatic git push and API upload of entire progression content introduce risk of accidental data exposure, requiring caution.

Points d'attention
  • •Automatically commits and pushes all changes to a remote git repository, which could leak sensitive data if not properly reviewed.
  • •Uses shell commands (git, pi-progression-status) and may source external libraries (_pi_yaml_set).
  • •Sends full progression documents to an external API (Anthropic), relying on user to exclude secrets.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Reflect on ECS Task Placement
/reflect ECS Task Placement
Reflect on all active progressions
/reflect

name: reflect description: Analyze a progression's documents and update its current position, corrections, and open questions user_invocable: true

/reflect - Reflect on a Progression

Analyze all documents in a knowledge progression and update the progression.yaml metadata with a synthesized current position, list of corrections, and open questions.

Usage

/reflect [TOPIC]

If TOPIC is omitted, reflect on all active progressions for the current project.

Instructions

When the user invokes /reflect:

  1. Identify the project from the current working directory (basename of CWD).

  2. Find the progression. Use the topic argument or list active progressions:

    ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-~/.claude/project-intelligence}/bin/pi-progression-status --project PROJECT [--topic "TOPIC"]
    
  3. Read all documents in the progression. The progression directory is at:

    ~/.claude/knowledge/PROJECT/progressions/TOPIC_SLUG/
    

    Read progression.yaml to get the document list, then read each .md file in order.

  4. Call the Anthropic API to analyze the full progression. Use this prompt structure:

    System: You are analyzing a knowledge progression — a sequence of documents that tracks
    evolving understanding of a topic. Some documents may correct earlier ones. Your job is
    to synthesize the CURRENT state of understanding.
    
    User: Here is a knowledge progression on the topic: "{topic}"
    
    [Document 00: title (type)]
    {content}
    
    [Document 01: title (type)]
    {content}
    
    ...
    
    Analyze this progression and produce:
    
    1. CURRENT_POSITION: A 2-3 sentence summary of the current best understanding,
       accounting for all corrections and updates. What do we know NOW?
    
    2. CORRECTIONS: A bullet list of what was wrong in earlier documents and what
       corrected it. Format: "Doc NN claimed X, but Doc MM showed Y"
    
    3. OPEN_QUESTIONS: A bullet list of unresolved questions or areas that need
       further investigation.
    
    Return as structured text with clear headers.
    

    Use $EPISODIC_OPUS_MODEL (or claude-opus-4-6 default) with extended thinking enabled. Budget: $EPISODIC_SYNTHESIZE_THINKING_BUDGET tokens.

  5. Update the progression.yaml with the results:

    • Set current_position to the CURRENT_POSITION text
    • Update the corrections list
    • Update the open_questions list
    • Update the updated timestamp

    Since the progression.yaml is simple YAML, update it by:

    • Reading the API response
    • Using _pi_yaml_set for current_position (via sourcing the lib)
    • For list fields (corrections, open_questions), rewrite the file section

    Or more simply, just edit the file directly with the correct YAML formatting.

  6. Commit and push to the knowledge repo:

    cd ~/.claude/knowledge && git add -A && git commit -m "Reflect: PROJECT/TOPIC" && git push
    
  7. Report the results to the user:

    • Current position summary
    • Number of corrections found
    • Open questions listed

Example

User: /reflect ECS Task Placement

Reflecting on progression: ECS Task Placement Strategy (5 documents)...

Current Position:
  The ECS tasks are using spread placement with AZ constraints,
  costing $12K/yr in cross-AZ traffic. Binpack strategy would save ~$8K/yr.

Corrections:
  - Doc 01 claimed $387K DynamoDB cost, but Doc 03 (CUR validation)
    showed actual cost is $3.9K/yr

Open Questions:
  - Would binpack affect availability during AZ failures?
  - What's the latency impact of same-AZ placement?

Updated: ~/.claude/knowledge/myapp/progressions/database-migration/progression.yaml

Guidelines

  • Read ALL documents in order. Don't skip any — corrections only make sense in context.
  • Be specific in the current position. Reference actual numbers, resources, and findings.
  • Corrections should trace the chain. "Doc 01 said X, Doc 03 corrected to Y" — not just "Y is correct."
  • Open questions should be actionable. "What is the cost?" not "More investigation needed."
  • This is an expensive operation (Opus + extended thinking). Don't run it after every single document — wait until 2-3 new documents have been added, or when the user explicitly asks.

Privacy Note

This command sends the full text of all documents in the progression to the Anthropic API for analysis. Do not include credentials, API keys, or sensitive PII in progression documents if you do not want them sent to the API. This is the same pattern as session summarization — user-controlled content sent to a trusted API provider.

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/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/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/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/download' --output '.skill-downloads/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/SKILL.md.part' '.skill-downloads/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/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/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/reflect' && cp -R '.skill-downloads/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a' '.claude/skills/reflect'

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/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a'

openskills read 'reflect-on-a-progression-mm5t8c6a'

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/reflect-on-a-progression-mm5t8c6a/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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