Agent Doctor

Inspecte les instructions agent découvertes d'un projet (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) et les définitions de compétences pour détecter des problèmes de câblage statique, sans charger, modifier ou activer les compétences, et signale les compétences installées rarement ou jamais appelées dans les journaux de session locaux. Utilisez-le lorsque vous êtes invité à « pourquoi ma compétence ne se charge-t-elle pas », « vérifier ma configuration agent », « diagnostiquer la découverte de compétence », « auditer AGENTS.md et les compétences » ou « quelles compétences je n'utilise jamais ».

Qu'est-ce que Agent Doctor ?

Agent Doctor est une compétence d'audit statique et en lecture seule conçue pour les agents d'IA et leurs environnements de développement (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, etc.). Elle examine les fichiers d'instructions agent découverts (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) et les dossiers de compétences plats afin d'identifier les problèmes de câblage — tels que les compétences qui ne se chargent pas, les noms de modèle mal identifiés ou les racines de compétences manquantes — sans jamais charger, exécuter ou modifier quoi que ce soit. La compétence fonctionne via un script Python (`scripts/agent_doctor.py`) qui applique des limites de profondeur, de répertoire et de taille pour un scan ciblé, ignore les dossiers de dépendances et de cache, et reconnaît les dossiers de compétences de l'hôte bien connus (`.claude`, `.cursor`, `.codex`, `.gemini`, `.github`, `.cline`, `.devin`, etc.), ainsi que les échappements de liens symboliques et les instructions globales autorisées. Sa fonctionnalité d'utilisation et d'archivage (`--usage`) analyse les journaux de session pour signaler les compétences rarement ou jamais appelées, en présentant un tableau exploitable pour décider de la mise à jour, du maintien ou de l'archivage via le script compagnon `scripts/skill_archive.py`. Cela en fait un outil précieux pour diagnostiquer la découverte de compétences et nettoyer les configurations agent.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode✓Windsurf
npx skills add https://github.com/evemcgivern/agent-skills/tree/HEAD/plugins/agent-workflow/skills/agent-doctor

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Documentation

Que fait Agent Doctor ?

Utilisez cette compétence pour fonder le diagnostic des instructions agent et de la découverte de compétences sur les fichiers réellement présents. Elle signale les sources comme découvertes, jamais comme chargées à l'exécution ou configurées disponibles.

Exécutez d'abord le scan déterministe, puis raisonnez uniquement à partir du rapport et des fichiers qu'il nomme. Le scan est en lecture seule et ne répare jamais les fichiers, ne charge pas les compétences, ne demande pas d'autorisations, ni ne lit les fichiers généraux de home, d'environnement, d'identifiants ou d'authentification.

Depuis le répertoire installé de cette compétence, exécutez :

python3 scripts/agent_doctor.py --project <chemin-vers-projet> --format markdown

Utilisez --home /fixture/home pour une découverte de fixture ou globale alternative. Ajoutez un --skill-root /chemin/vers/competences explicite uniquement pour des racines de compétences supplémentaires autorisées. --model <nom> prend le modèle que vous exécutez (n'importe quel nom littéral, tel que Claude, claude-opus-5-5 ou GPT-5), le compare aux affirmations d'identité littérales « Vous êtes <modèle> » dans le prose normal des compétences, en ignorant la casse, les traits d'union par rapport aux espaces ou aux points, et un préfixe claude-, et signale les discordances comme des avis uniquement. Omettez-le pour ignorer cette vérification. Sélectionnez --format json pour une sortie lisible par machine. Utilisez --max-files, --max-bytes et --max-directories pour resserrer le scan délimité pour un diagnostic ciblé.

Le scan délimite la profondeur, les répertoires, les fichiers et les octets ; il ignore les répertoires de dépendances, VCS, de cache et de worktree. Il reconnaît les fichiers AGENTS.md/ CLAUDE.md/GEMINI.md ancêtres et imbriqués, les fichiers d'instructions globaux autorisés (~/.codex/AGENTS.md, ~/.claude/CLAUDE.md, ~/.gemini/GEMINI.md) et les dossiers de compétences plats dans chaque dossier hôte documenté : home .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .copilot et .codeium/windsurf compétences, et projet .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .github, .opencode, .cline, .clinerules, .devin et .windsurf compétences. Une compétence atteinte via plusieurs dossiers (par exemple les liens symboliques du CLI Skills) est signalée une fois. Elle maintient les chemins canoniques et les alias séparés, rejette les échappements de liens symboliques et n'émet aucun contenu de fichier brut.

Utilisation et archivage des compétences

Pour les compétences rarement ou jamais appelées, exécutez python3 scripts/agent_doctor.py --usage et suivez references/usage.md. Il lit les journaux de session en lecture seule et imprime uniquement les noms de compétences et les compteurs. Montrez le tableau au propriétaire, puis demandez par compétence : mettre à jour, conserver ou archiver. Dites « aucun appel trouvé dans les journaux », jamais « inutilisé ». Archivez uniquement avec scripts/skill_archive.py : plan, montrez-le, obtenez un oui explicite pour cette compétence, puis archive --yes ; jamais dans le même tour que la question. Mentionnez restore.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

evemcgivern/agent-skills

Reconsiders a project or shelved idea against current capabilities, proposes three ambitious outcomes, and designs an experiment for the hardest uncertainty. Use when asked "what more is now feasible", "is this worth attempting now", "revisit this shelved idea", or "think bigger about this project".

evemcgivern/agent-skills

Review an external PDF, image, screenshot, article, or URL against a repository's current issues and code to sort its ideas into new, already tracked, shipped, contradicted, or unverifiable, read-only by default. Use when the user asks to '/check-worth' or '$check-worth' a source, or asks whether an external idea is worth pulling into a repository as an issue or code change.

evemcgivern/agent-skills

Routes each task to a suitable model tier in Claude Code, Codex, or another agent that can start subagents on a chosen model (for example Gemini CLI or Antigravity CLI), following the user's routing preferences. Keeps small tasks local, delegates discovery, routine coding, and testing to cheaper subagents, and sends difficult decisions and risky reviews to a stronger one. Use when deciding whether to delegate, writing subagent handoffs, or setting routing preferences, or when asked to "save tokens", "use cheaper models", "fan out subagents", "stay inside my quota", or "efficient-frontier-routing help".

evemcgivern/agent-skills

Makes the most expensive model in a session the senior decision-maker, keeping its reasoning for intent, architecture, decomposition, tradeoffs, final review, and synthesis while cheaper agents handle discovery, implementation, tests, logs, and verification. Use when the active agent is Fable or another top-tier model, or when asked to "act as chief agent", "delegate the grunt work", or "save the expensive model for decisions".

Skills associés