chain-of-density

name	chain-of-density
version	2.0.0
description	Densifie itérativement des résumés via la technique Chain-of-Density. Utiliser pour compresser de la documentation verbeuse, condenser des spécifications ou créer des synthèses exécutives en préservant la densité informationnelle.
allowed-tools	Read, Bash, Glob, Agent
argument-hint	[texte ou fichier] [--iterations 5] [--mots-cibles 80] [--historique]
context	conversation

Skill : /chain-of-density

Compresse un texte par injection itérative d'entités suivant la méthodologie du papier Chain-of-Density (CoD). Chaque passe identifie les entités manquantes de la source et les incorpore en maintenant un nombre de mots identique.

Référence : From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting

---

Déclencheurs

• /chain-of-density, /cod
• "densifie ce texte", "résumé dense", "condense ce document"
• "chain of density", "synthèse dense"
• Toute demande de compression itérative de texte

---

Arguments

Argument	Description	Défaut
texte ou fichier	Texte brut ou chemin vers un fichier .md/.txt	obligatoire
--iterations N	Nombre de passes de densification	5
--mots-cibles N	Nombre de mots maintenu à chaque itération	80
--historique	Inclure les résumés intermédiaires + entités	non

Parsing via $ARGUMENTS :

• Si l'argument est un chemin de fichier existant, lire son contenu
• Si c'est du texte brut, l'utiliser directement
• Les flags --iterations, --mots-cibles, --historique sont optionnels

---

Principes de la méthode CoD

Voir references/methode-cod.md pour les principes détaillés et les 5 critères des entités manquantes (Adams et al., 2023).

---

Contraintes

Règle	Description
Texte source intégral	Ne JAMAIS pré-digérer, résumer ou reformuler le texte source. Chaque sous-agent lit le fichier /tmp/${COD_ID}.txt lui-même
Sérialisation	Les itérations sont exécutées une par une, jamais en parallèle. Chaque itération dépend de la sortie de la précédente
Tolérance de comptage	Le résumé doit faire exactement mots_cibles mots (+-3 mots). Au-delà, relancer l'itération
Limites de taille	< 100 mots : refuser (résumé classique). < 300 mots : avertir (CoD moins efficace). > 50 000 mots : refuser (découper)
Non-régression	Ne JAMAIS supprimer une entité déjà intégrée dans un résumé précédent
Fidélité	Aucune entité inventée — chaque ajout doit être vérifiable dans le texte source
Langue de sortie	Détecter la langue du texte source. Tous les résumés doivent être rédigés dans cette même langue. Seuls les en-têtes de sortie (étiquettes YAML, noms de colonnes) restent en français
Convention de comptage	Un mot = toute séquence séparée par des espaces. Mots composés (« c'est-à-dire ») = 1, nombres (« 2023 ») = 1, acronymes (« RGPD ») = 1. Source de vérité : scripts/text_metrics.py

---

Workflow

Phase 1 : Préparation

1. Parser $ARGUMENTS pour extraire le texte source, les paramètres
2. Si c'est un fichier, lire son contenu avec Read
3. OBLIGATOIRE : Écrire le texte source brut INTÉGRAL dans un fichier temporaire :

# Capturer un identifiant unique pour la session
COD_ID="cod-source-$(date +%s)"
# Copier le contenu brut dans un fichier temporaire
cat /chemin/vers/source.md > /tmp/${COD_ID}.txt
# OU pour du texte brut :
cat <<'EOFSOURCE' > /tmp/${COD_ID}.txt
[texte brut ici]
EOFSOURCE

Note : Le suffixe $COD_ID (timestamp) est stable entre appels Bash successifs dans une même session. Réutiliser ce même chemin dans les prompts des sous-agents et lors du nettoyage en phase 3.

RÈGLE ABSOLUE : Ne JAMAIS pré-digérer, résumer ou reformuler le texte source avant de le passer aux sous-agents. Chaque sous-agent DOIT lire le fichier /tmp/${COD_ID}.txt lui-même pour accéder au texte original intégral. Cette règle prévient la perte d'information entre l'orchestrateur et les sous-agents.

4. Compter les mots du texte source ($SKILL_DIR = variable native Claude Code, résout vers le répertoire du skill) :

python3 "${SKILL_DIR}/scripts/text_metrics.py" words < /tmp/${COD_ID}.txt

5. Vérifier les limites du texte source :

   • Si moins de 100 mots : refuser et suggérer un résumé classique (CoD inadaptée)
   • Si moins de 300 mots : avertir « Ce texte fait moins de 300 mots. La technique Chain-of-Density est plus efficace sur des textes plus longs. Continuer quand même ? »
   • Si plus de 50 000 mots : refuser et suggérer de découper le texte en sections

6. Ajuster mots_cibles si nécessaire (textes très longs = augmenter)

Phase 2 : Itérations (sérialisées)

Exécuter les itérations une par une via des sous-agents inline (Agent tool).

CRITIQUE : Les itérations doivent être sérialisées (jamais en parallèle). Chaque itération dépend de la sortie de la précédente.

Les prompts complets des sous-agents sont dans references/prompts.md. L'orchestrateur substitue les variables avant injection : [N] = mots_cibles, [N_TOTAL] = iterations, [N_TOTAL_MOINS_1] = iterations - 1, [I] = numéro d'itération, [X] = mots du résumé précédent, $$ = valeur de $COD_ID (timestamp capturé en phase 1).

Syntaxe d'appel :

Agent(subagent_type="general-purpose", prompt="[prompt substitué depuis references/prompts.md]")

Itération 1 — Le sous-agent lit le fichier source et produit un résumé volontairement épars et verbeux de mots_cibles mots, sans entités spécifiques. Le remplissage est intentionnel : c'est du texte sacrificiel que les itérations suivantes remplaceront par des entités. Utiliser des expressions creuses typiques : « cet article traite de », « il est intéressant de noter que », « on peut observer que », « dans le contexte de ».

Itérations 2 à N — Le sous-agent reçoit le résumé précédent, lit le fichier source, identifie 1-3 entités manquantes (5 critères), densifie le résumé en les intégrant par compression, puis vérifie le comptage et la non-régression avant de répondre. Le résumé doit rester auto-suffisant (compréhensible sans le texte source).

Retry sur comptage divergent — Si un sous-agent retourne un résumé hors tolérance (+-3 mots), relancer l'itération avec un rappel explicite du mots_cibles. Maximum 2 tentatives par itération. Après 2 échecs consécutifs, livrer le dernier résumé valide et passer à la phase 3.

Phase 3 : Vérification et livraison

1. Compter les mots du résumé final :

python3 "${SKILL_DIR}/scripts/text_metrics.py" words <<< "résumé final"

2. Vérifier que le compte est dans la tolérance (+-3 mots de mots_cibles)
3. Nettoyer le fichier temporaire :

rm -f /tmp/${COD_ID}.txt

4. Afficher le résultat selon le format demandé

---

Pattern d'orchestration

Itération 1 : Base éparse (mots_cibles, remplissage verbeux)
     | Entités_Manquantes: (aucune - base)
Itération 2 : +3 entités, compression du remplissage
     | Entités_Manquantes: "entité1"; "entité2"; "entité3"
Itération 3 : +3 entités, compression supplémentaire
     | Entités_Manquantes: "entité4"; "entité5"; "entité6"
Itération 4 : +2 entités, resserrement
     | Entités_Manquantes: "entité7"; "entité8"
Itération 5 : +1-2 entités, densité maximale
     | Entités_Manquantes: "entité9"
Résumé final dense (même nombre de mots, 9+ entités)

---

Format de sortie

Minimal (défaut)

[Résumé dense final]

Avec historique (--historique)

resume_final: |
  [Résumé dense au mots_cibles avec toutes les entités accumulées]
iterations:
  - tour: 1
    entites_manquantes: "(aucune - établissement de la base)"
    mots: 80
    resume: |
      [Résumé épars itération 1]
  - tour: 2
    entites_manquantes: "entité1; entité2; entité3"
    mots: 80
    resume: |
      [Résumé plus dense itération 2]
  # ... etc
total_entites: 9

---

Quand utiliser

• Documentation verbeuse dépassant 500 mots
• Cahiers des charges à condenser
• Synthèses exécutives à partir de rapports détaillés
• Compression de skills trop longs

Quand NE PAS utiliser

• Textes juridiques/conformité (précision requise)
• Tutoriels (les débutants ont besoin des explications)
• Contenu déjà concis (moins de 300 mots)
• Spécifications techniques (ne pas compresser les specs)

---

Exemples

Format minimal (source : 342 mots sur les skills Claude Code) :

/chain-of-density rapport.md --mots-cibles 80

→ Les skills Claude Code sont définis par un fichier SKILL.md dans
  .claude/skills/ avec frontmatter YAML obligatoire : name (kebab-case,
  regex ^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$, 1-64 caractères), description (1-1024
  caractères, déclencheurs et mots-clés de découverte), allowed-tools et
  context (conversation ou fork). Divulgation progressive via
  sous-répertoires references/, assets/, scripts/. Orchestration de tâches
  complexes par Agent (sous-agents stateless). Le pipeline skill-pipeline
  enchaîne skill-creator, skill-conformity-checker (/50) et skill-review
  (/100) pour un score combiné /150. Multi-plateformes : Claude Code CLI,
  Cursor, GitHub Copilot.

Exemples complets avec itérations intermédiaires : voir references/exemples.md.

Format historique (source : 299 mots sur le catalogue de 34 skills) :

/chain-of-density spec.md --historique --iterations 3 --mots-cibles 100

→ resume_final: |
    Ce workspace propose 34 skills en 7 catégories : quotidien,
    accessibilité (9 skills dont /audit-a11y), qualité (/skill-pipeline
    score combiné /150), IA multi-modèles, rédaction, spécialisés et
    utilitaires.
  iterations:
    - tour: 1
      entites_manquantes: "(aucune - établissement de la base)"
      mots: 98
    - tour: 2
      entites_manquantes: "/pdf; /audit-a11y; /council"
      mots: 102
    - tour: 3
      entites_manquantes: "34 skills; 9 skills accessibilité; /skill-pipeline /150"
      mots: 97
  total_entites: 6

Exemples complets avec itérations intermédiaires : voir references/exemples.md.

---

Gestion des erreurs

Situation	Message	Action
Texte source vide	"Aucun texte fourni"	Demander le texte
Fichier introuvable	"Fichier X introuvable"	Vérifier le chemin
Texte trop court (<100 mots)	"Texte trop court pour CoD"	Suggérer un résumé classique
Comptage divergent (>3 mots d'écart)	"Le résumé fait X mots au lieu de Y"	Relancer l'itération
Agent retourne un format invalide	"Format de sortie inattendu"	Relancer avec rappel du format
Sous-agent timeout (pas de réponse)	"Timeout itération X"	Relancer l'itération (max 2 tentatives)
2 échecs consécutifs sur une itération	"Itération X échouée après 2 tentatives"	Livrer le dernier résumé valide
Texte source trop long (>50 000 mots)	"Texte de X mots, limite 50k"	Suggérer de découper le texte

---

Checklist finale

• Le résumé final respecte le mots_cibles (+-3 mots)
• Toutes les entités accumulées sont présentes dans le résumé final
• Aucune entité n'a été inventée (fidélité à la source)
• Le résumé est compréhensible sans le texte source
• Le format de sortie correspond à la demande (minimal ou historique)

---

Architecture

• Skill (ce fichier) = orchestrateur des itérations
• Sous-agents inline (via Agent tool, subagent_type="general-purpose") = travailleurs stateless par itération (prompts dans references/prompts.md)
• Script (scripts/text_metrics.py) = utilitaire déterministe de comptage

Agent dans allowed-tools correspond à l'outil natif Claude Code qui lance des sous-agents autonomes. Les sous-agents ne peuvent pas appeler d'autres sous-agents. Seul le skill orchestre via cet outil.