alex-claude-skill

Génère un README structuré en 4 mouvements causaux (Anamèse, Étiologie, Ossature causale, Résidu) depuis un dépôt git, en mode inférence depuis code + git log + README existant. Utiliser quand l'auteur veut documenter le POURQUOI d'un projet et pas seulement le QUOI/COMMENT. Déclencheurs — /readme-causal, génère un readme causal, documente le pourquoi de ce repo, readme structuré causal. Ne pas activer pour : amélioration stylistique d'un README existant sans besoin causal, ajout d'un badge ou d'une section technique, traduction d'un README.

Résumé itératif dialectique via Chain of Summaries (Brach & Kostal 2026). Raffine un résumé par détection de lacunes via questions synthétiques. Utiliser pour créer des résumés denses couvrant les entités factuelles clés. Ne PAS utiliser pour : compression simple (/chain-of-density), CR de réunion (/cr-reunion).

Valide la conformite structurelle d'un SKILL.md (standards Anthropic, score /50, deterministe). Utiliser quand l'utilisateur dit "verifie ce skill" ou "check skill". Pour l'evaluation semantique, utiliser /skill-review.

Guide de creation de skills efficaces. Utiliser quand l'utilisateur veut creer ou mettre a jour un skill Claude (connaissances specialisees, workflows, integrations). Declencheurs : cree un skill, nouveau skill, skill-creator.

Cycle de vie complet des skills Claude. Creation, validation structurelle Anthropic + SkillsBench (/65), evaluation semantique (/100), pressure testing (/5). Utiliser pour creer un skill, auditer un skill existant, lancer le pipeline complet ou tester la robustesse sous pression (--pressure).

Evalue un skill contre les references du workspace. Utiliser quand l'utilisateur dit /skill-review, evalue ce skill, review ce skill, quality check. Ne PAS utiliser pour PRD, rules ou AGENTS.md — perimetre skills uniquement.

Veille, reference et migration Claude Code. 3 modes : veille, reference, migration. Utiliser quand l'utilisateur demande les nouveautes Claude Code, veut documenter une fonctionnalite ou prepare une mise a jour. Pas pour /help ou /doctor.

Applique l'arbre de decision skill-ou-pas-skill avant toute creation de skill. Utiliser quand l'utilisateur dit 'faut-il un skill pour', 'dois-je creer un skill', 'skill ou pas skill' ou en Phase 0 de /skill-pipeline --create. Produit un verdict Go / Reformuler / Pas de skill avec alternative concrete si verdict negatif.

Mesure la variance d'un évaluateur stochastique (skill-review par défaut) en lançant N runs parallèles via l'outil Agent, agrège les scores de façon déterministe et rend un verdict bruit/régression contre une référence. Utiliser quand un score de skill-review oscille entre deux passes, pour mesurer la baseline σ d'un skill, ou avant de déclarer une régression sur un skill déjà évalué. Déclencheurs : /eval-robuste, « évaluation robuste », « signal bruité », « médiane skill », « est-ce une vraie régression ».

Crée et gère les PRD du workspace avec workflow standardisé

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.

Exploration lexicale systématique — transforme un mot vague en palette de graines sémantiques multilingues pour enrichir les prompts IA

Pipeline de raffinement progressif pour prompts image. Transforme une idée brute en prompt optimisé, contraint par un style guide et adapté au générateur cible. Inspiré de DeepPrompter.

Revue de code semi-formelle inspirée du papier Agentic Code Reasoning (Meta, 2026). 3 modes (patch, bug, qa). Prémisses explicites, traces d'exécution, conclusion formelle. Do NOT use for scan sécurité (/code-review) ni critique globale (/avocat-du-diable).

Revue critique structuree d'un travail IA (plan, code, architecture). Steel-man, frameworks de questionnement, verdict actionnable. Do NOT use for reecriture de code ni validation metier.

Analyse un projet selon la matrice Connu-Inconnu de Rumsfeld. Cartographie certitudes, incertitudes, biais et angles morts. Utiliser en phase de cadrage, avant un PRD ou quand un besoin semble flou.

Incarne le processus Gherkin pour cristalliser des comportements métier en scénarios structurés en français. Approche concept incarné : le LLM EST le processus de spécification comportementale, pas un expert de la syntaxe.

Humanise du texte IA (24 detecteurs, 500+ termes, analyse statistique). Utiliser quand l'utilisateur demande d'humaniser du texte, supprimer le ton IA, rendre un contenu naturel ou scorer un texte pour la detection IA.

Génère des prompts incarnés où le LLM EST le concept (pas un expert DU concept). Utiliser quand l'utilisateur demande un prompt concept, incarner un concept ou générer un méta-prompt. Do NOT use for: prompts classiques ou system prompts génériques.

Applique les 26 regles de neuropedagogie pour concevoir ou ameliorer un contenu pedagogique. Transforme un contenu informatif en experience d'apprentissage ancree. Utiliser quand on veut enseigner, former ou documenter.