assisting-functional-question

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Assiste un collaborateur qui pose une question fonctionnelle conversationnelle sur le standard ERP Divalto (formulations du type "ne comprends pas pourquoi X ne marche pas", "il manque une info pour que Y fonctionne", "quand l'option Z est activee, W n'apparait plus"). Produit une reponse **chat-ready** courte (< 40 lignes) identifiant 3 a 5 causes probables classees par probabilite, chacune avec une reference fichier:ligne dans X.13 et une action de verification concrete. Cycle court (< 5 min). Ne genere aucun fichier disque. A utiliser quand un collegue colle un message de chat, une capture d'ecran Teams/Slack, ou reformule a l'oral une question sur un parametrage ou un comportement du standard -- pas quand le collaborateur s'apprete a coder (UC-100).

Assisting Functional Question

Cas d'usage UC-110. Reponse a une question conversationnelle sur le fonctionnement du standard ERP Divalto. Contrairement a analyzing-diva-request (UC-100) qui prepare un developpeur a coder, ce skill aide un collaborateur a comprendre un comportement standard ou debloquer un parametrage.

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Quand utiliser

Signaux declencheurs (au moins un doit matcher) :

Forme d'entree	Exemple
Chat paste (Teams / Slack / mail)	"je suis bloque sur X, j'ai active Y et maintenant Z ne fonctionne plus"
Capture d'ecran de chat	Image d'une conversation Teams avec une question
Question orale transcrite	"quelqu'un sait pourquoi le zoom client ne montre rien quand on active les etablissements ?"
Question directe de Stephane	"Nicolas m'a demande X, tu peux l'aider ?"

Signaux anti-declencheurs (ne PAS utiliser ce skill) :

• User story formelle avec "En tant que / je veux / afin de" -> utiliser analyzing-diva-request (UC-100)
• Ticket myService avec numero -> UC-100
• Demande de generation de code ("cree une entite X") -> creating-diva-entity (UC-001)
• Demande de documentation -> documenting-erp (UC-200)

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Principes directeurs

1. Cycle court : objectif < 5 min, 6-10 invocations d'outils (grep + read).
2. Sortie chat-ready : < 40 lignes, aucun fichier disque. Voir reference/chat-ready-format.md.
3. Verifiabilite : chaque cause citee pointe au moins un fichier:ligne du code X.13.
4. Classement par probabilite : 1ere cause = la plus probable, derniere = cas rare.
5. Une seule precision a la fois : si la question est ambigue, demander UNE precision ciblee et continuer.
6. Signaler les prerequis implicites : une option DIVA en requiert souvent une autre.

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Workflow (4 etapes, 2 checkpoints)

Etape 1 -- Comprehension (CP1 si besoin)

Lire la question telle qu'elle a ete transmise (chat, capture, texte libre). Identifier :

• Action du demandeur : qu'a-t-il fait ? (active option, cree un enreg, lance un traitement)
• Comportement attendu : qu'attendait-il de voir ?
• Comportement observe : que voit-il reellement ?
• Module ou zone : dossier, zoom, saisie, batch, menu...

CHECKPOINT CP1 -- Besoin d'une precision ? (conditionnel)

Ne declencher que si la question est trop ambigue pour avancer. Exemples :

• module non identifiable (DAV / compta / regl / tiers ?)
• symptome evasif ("ca ne marche pas" sans preciser quoi)
• date relative ambigue ("comme hier")

Demander une seule question ciblee (pas une batterie). Exemple : "Juste pour cadrer : c'est sur un zoom, un ecran de saisie, ou un traitement batch ?"

Si la question est suffisamment claire (cas le plus frequent avec les collegues experimentes) : ne pas declencher CP1, passer direct etape 2.

Etape 2 -- Traduction metier -> technique

Utiliser le lexique reference/lexique-metier-technique.md pour traduire chaque terme conversationnel en symbole DIVA grep-able :

• "option dans le dossier" -> SOC.EntCodN(N)
• "zoom client" -> a5rsrub.dhsq, grtz002_sql.dhsp
• "gestion des X par Y" -> Soc_Gerer_X_Y
• etc.

Produire une liste mentale de 5-8 symboles candidats a investiguer.

Si un concept n'est pas dans le lexique : faire une inference raisonnable a partir des conventions DIVA (prefixe domaine + type de fichier) et noter le nouveau concept pour enrichissement ulterieur du lexique.

Etape 3 -- Investigation ciblee

Budget : 4-6 appels d'outils en PARALLELE, pas plus. Chaque appel doit etre une recherche / lecture precise, pas une exploration large.

Types d'appels :

• Grep sur les symboles techniques dans {CHEMIN_ERP_STANDARD}
• Read cible sur une ligne precise d'un fichier identifie
• Neo4j Cypher (MCP diva-mcp) pour explorer les definitions de fonctions, si disponible

Contraintes :

• Lancer tous les grep en parallele dans un seul message
• Limiter chaque Grep a head_limit: 20-30 pour eviter la sur-information
• Cibler en priorite les fichiers *.dhsq (filtres SQL), *.dhsp (logique), *.dhsf (masques)

Pour chaque symbole matche, noter :

• fichier:ligne precis
• procedure englobante (si applicable)
• snippet de 5-10 lignes pour comprendre la condition

Etape 4 -- Classement + formatage chat-ready

4a. Parcourir reference/patterns-causes.md et selectionner les patterns compatibles avec les symptomes.

4b. Pour chaque pattern selectionne, formuler :

• Une formulation courte (1 phrase) de la cause
• La reference fichier:ligne issue de l'etape 3
• L'action de verification concrete (requete SQL, lecture de parametre ERP, lecture de fichier)

4c. Classer par probabilite decroissante. Regles de priorisation :

• Prerequis standard d'abord (pattern P1) : "sans ca tout tombe"
• Puis symptomes lies aux donnees historiques (P3)
• Puis contexte utilisateur (P2, P8)
• Puis parametrage fin (P4, P5)
• Puis cas rares (P6, P7, P9, P10)

4d. Rediger la reponse dans le format reference/chat-ready-format.md :

• Paragraphe d'intro (< 3 lignes) nommant le symbole principal
• Causes numerotees avec gras
• Check-list finale ordonnee
• Ligne de conclusion

CHECKPOINT CP2 -- Red team sur le chat-ready

Avant d'afficher la reponse, Claude verifie mentalement :

1. CA1 -- < 40 lignes ? Compter. Si > 40, condenser.
2. CA2 -- 1 a 5 causes classees ? La premiere est-elle la plus probable ?
3. CA3 -- Chaque cause a fichier:ligne ? Sinon, soit trouver la ref, soit retirer la cause.
4. CA4 -- Check-list ordonnee ? Commence par le controle le plus critique.
5. CA7 -- Prerequis implicites signales ? Ex: si EntCodN(24), mentionner EntCodN(22).
6. Format : pas de #/##/###, pas de tableaux, pas de blocs code multi-lignes, pas de jargon pipeline.
7. Destinataire peut-il copier-coller sans reformuler ?

Si un point manque, corriger avant d'afficher. Pas de CP5-style "validation par humain" explicite -- la reponse est directement affichee au collaborateur qui jugera lui-meme.

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Exemple de reference

Voir reference/golden-example-nicolas.md pour un cas complet (chat de Nicolas SINGER 2026-04-23 sur "tiers par etablissement"), avec le scoring des 7 CA.

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Scripts

Ce skill est majoritairement LLM-driven. Il fournit un seul helper optionnel :

• scripts/translate_keywords.py -- prend un texte en francais et liste les symboles candidats du lexique, accelerant l'etape 2.

Pas de script d'orchestration : le SKILL.md guide directement Claude.

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References

• reference/chat-ready-format.md -- spec du format de sortie
• reference/lexique-metier-technique.md -- traduction concept conversationnel -> symboles DIVA
• reference/patterns-causes.md -- catalogue des 10 patterns de causes recurrentes
• reference/golden-example-nicolas.md -- exemple de reference, cas Nicolas 2026-04-23
• Use case associe : usecases/UC-110-ASSISTER-QUESTION-FONCTIONNELLE.md

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Enrichissement continu

Apres chaque invocation reelle du skill, proposer au collaborateur :

• Enrichir lexique-metier-technique.md si un nouveau concept a ete appris
• Ajouter le cas a patterns-causes.md si un nouveau pattern de cause a ete identifie
• Ajouter un nouvel exemple de reference reference/golden-example-<cas>.md si le cas est representatif d'une famille recurrente

L'efficacite du skill augmente avec la taille du lexique et du catalogue.