github/create-technical-spike

Créez des documents de spike technique limités dans le temps pour rechercher et résoudre les décisions de développement critiques avant la mise en œuvre.

Qu'est-ce que create-technical-spike ?

Cette compétence permet aux agents IA (comme Claude Code, Cursor, ou Codex) de générer des documents de spike technique structurés et limités dans le temps. Un spike technique est une activité de recherche courte et ciblée pour explorer une question technique, valider une hypothèse, ou comparer des approches avant de s'engager dans une implémentation complète. L'utilité principale est de réduire les risques techniques, d'éviter les blocages imprévus, et d'aligner l'équipe sur une direction claire avant de coder. La compétence guide l'agent à travers un modèle de document comprenant le contexte, la question de recherche, les hypothèses, les critères de succès, les activités planifiées, les résultats escomptés et les décisions finales. Elle supporte les workflows d'exploration agile et s'intègre naturellement dans les pipelines de développement où la prise de décision informée est essentielle. En pratique, l'agent utilise ce skill pour créer un fichier markdown dans le dépôt, remplissant chaque section avec des détails exploitables, ce qui permet de documenter et communiquer les recherches de manière transparente et reproductible.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/create-technical-spike

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Documentation

Que fait create-technical-spike ?

Créez des documents de spike technique limités dans le temps pour rechercher et résoudre les décisions de développement critiques avant la mise en œuvre.

Description

Ce skill permet à un agent IA de générer un document de spike technique structuré. Un spike technique est une activité de recherche courte et ciblée (généralement de quelques heures à quelques jours) visant à explorer une question technique, valider une hypothèse ou comparer différentes approches avant de s'engager dans une implémentation complète.

Utilisation

Quand utiliser ce skill

  • Face à une décision technique complexe ou ambiguë
  • Avant d'implémenter une fonctionnalité risquée ou inconnue
  • Pour comparer rapidement plusieurs solutions possibles
  • Pour valider la faisabilité d'une approche technique
  • Pour réduire les incertitudes avant un sprint de développement

Comment l'utiliser

Invitez l'agent avec une référence à ce skill, par exemple :

Utilise le skill github/create-technical-spike pour créer un spike sur [sujet]

L'agent générera un fichier markdown structuré dans le dépôt, généralement nommé spikes/[titre-court]-spike.md.

Structure du document

Le document généré contient les sections suivantes :

SectionDescription
TitreNom court et descriptif du spike
ContextePourquoi ce spike est nécessaire, le problème à résoudre
Question de rechercheLa question précise à laquelle le spike doit répondre
HypothèsesLes suppositions initiales sur la solution
Critères de succèsComment saura-t-on que le spike a répondu à la question ?
Activités planifiéesLes étapes concrètes à réaliser (recherche, prototypage, tests)
Contraintes de tempsLa durée allouée (par défaut : 1 jour)
RésultatsLes conclusions, apprentissages et décisions après le spike
Prochaines étapesRecommandations pour la mise en œuvre ou les spikes suivants

Exemple

# Spike : Choix du framework frontend

**Contexte** : Nous devons choisir un framework frontend pour notre nouvelle application dashboard.

**Question de recherche** : Lequel de React, Vue ou Svelte offre la meilleure combinaison de performances, de maintenabilité et de support pour notre équipe de 5 développeurs ?

**Hypothèses** : React a le meilleur écosystème, mais Svelte pourrait offrir de meilleures performances initiales.

**Critères de succès** :
- Comparaison objective des performances avec un prototype simple
- Facilité d'apprentissage pour l'équipe (évaluation basée sur un kata)
- Disponibilité des bibliothèques nécessaires

**Activités planifiées** :
1. Créer un prototype minimal avec chaque framework (4h)
2. Benchmarker les performances de rendu (2h)
3. Évaluer la courbe d'apprentissage avec un petit kata (2h)
4. Documenter les avantages/inconvénients de chacun (1h)

**Contraintes de temps** : 1 jour

**Résultats** : [À remplir après le spike]

**Prochaines étapes** : [À remplir après le spike]

Notes

  • Le document est destiné à être itéré pendant le spike et complété à la fin.
  • Le skill ne remplace pas une expérimentation technique approfondie ; il cadre la recherche.
  • Idéal pour les workflows agiles, en particulier les sprints de découverte ou les sprints préparatoires.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

Skills associés