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agent-skills

Documenter une méthode de recherche sous forme de METHOD.md avec des sections de provenance et de validation, dans le format utilisé par le dépôt research-methods. À utiliser lorsqu'on vous demande de rédiger, enregistrer ou formaliser une méthode, procédure, algorithme ou recette d'analyse pour réutilisation.

Qu'est-ce que agent-skills ?

Cette compétence permet de produire un fichier METHOD.md autonome, prêt à être suivi par un autre chercheur ou agent IA, sans nécessiter l'accès à la conversation d'origine. Elle structure la documentation autour de plusieurs étapes clés : tracer les limites de la méthode, collecter la provenance (qui, quel outil, modèle, date), rédiger selon un template standard, rendre la procédure exécutable (étapes numérotées, commandes, paramètres), préciser une validation concrète (tests, jeux de données), enregistrer les limites et échecs rencontrés, et définir un statut de manière transparente (draft, validated, published). La compétence est conçue pour être utilisée avec des plateformes comme Claude Code ou Codex, et s'appuie sur le dépôt research-methods qui fournit un template actualisé. Elle insiste sur l'honnêteté (ne pas inventer de provenance), l'autocontenance du fichier, et l'utilisation d'un langage clair, accessible à un public ne partageant pas le jargon du projet d'origine.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Angkon/agent-skills/tree/HEAD/skills/research-method-writeup

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Documentation

Rédaction de méthode de recherche

Produire un fichier METHOD.md qu'un autre chercheur, ou un autre agent, puisse suivre sans avoir accès à la conversation qui a produit la méthode.

Étapes

  1. Tracer les limites. Indiquer la question à laquelle la méthode répond, ce qu'elle prend en entrée et ce qu'elle produit. Si la conversation contient plusieurs méthodes, écrire un fichier par méthode.
  2. Collecter d'abord la provenance. Qui l'a dérivée (une personne, un agent, ou les deux), quel outil et modèle, quelle compétence ou invite, et à quelle date. Demander les éléments manquants plutôt que de deviner.
  3. Rédiger METHOD.md à partir du modèle ci-dessous. Si le dépôt cible contient methods/_template/METHOD.md, l'utiliser à la place, car il peut être plus récent.
  4. Rendre la procédure exécutable. Étapes numérotées, commandes ou équations exactes, valeurs par défaut des paramètres, et durée d'exécution prévue.
  5. Rendre la validation concrète. Nommer le test, le jeu de données ou la vérification de cohérence qui montre que la méthode fonctionne, et enregistrer les valeurs réellement observées.
  6. Enregistrer les limitations et les modes d'échec rencontrés lors du développement.
  7. Définir le status honnêtement. draft tant que la validation n'a pas observé de résultats, validated une fois que les vérifications sont passées, published une fois qu'elle est citée dans un article.

Règles

  • N'enregistrer que ce qui a réellement été exécuté ou dérivé. Marquer tout ce qui n'est pas testé comme non testé.
  • Maintenir le fichier autonome. Faire des liens vers le code plutôt que de coller de grands blocs.
  • Privilégier un langage simple. Le lecteur peut ne pas connaître le jargon du projet dont provient la méthode.
  • Ne pas inventer de provenance. Un modèle ou une date inconnue s'écrit unknown.

Modèle

---
name: <nom-du-dossier>
description: <une phrase : ce qu'elle fait et quand l'utiliser>
status: draft
origin: human | agent | mixed
agent: claude-code | codex | none
model: <identifiant du modèle ou unknown>
skill: <lien vers le SKILL.md utilisé, ou vide>
derived: YYYY-MM-DD
---

# <Nom de la méthode>

## Résumé
## Problème
## Entrées et sorties
## Procédure
## Validation
## Limitations et modes d'échec
## Provenance
## Utilisé dans
## Références

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