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OneWave-AI/claude-skills — Avant de construire

Utilisez cette compétence avant de lancer un produit, une fonctionnalité, un MVP, un agent, une automatisation ou une intégration, afin d'identifier le principal risque pré-construction et de choisir la plus petite étape de validation. Déclenchez-la lorsque l'utilisateur demande s'il faut construire, cadrer, valider, prioriser ou vérifier la solidité d'une idée avant implémentation.

Qu'est-ce que claude-skills — Avant de construire ?

Cette compétence agit comme un court filet de sécurité avant de commencer à développer. Elle force à expliciter l'hypothèse la plus risquée derrière une idée avant qu'un seul commit ne soit écrit. Au lieu de se perdre dans une checklist exhaustive, elle examine sept dimensions de risque (demande, acheteur, distribution, flux de travail, timing, confiance et périmètre) et n'en retient qu'une ou deux, les plus critiques. Elle délivre ensuite un verdict de risque concis et surtout la plus petite action possible pour réduire l'incertitude — toujours une action sans code. Cette compétence fonctionne sur n'importe quelle plateforme supportant les skills au format markdown (Claude Code, Cursor, Codex, etc.) et ne nécessite aucune configuration particulière : il suffit de l'invoquer quand un utilisateur hésite à se lancer dans un build. Elle est particulièrement utile pour les équipes produit, les fondateurs de startups, les développeurs solo ou les équipes d'AI agents qui veulent éviter de gaspiller du temps et de l'énergie sur des fonctionnalités que personne n'attend vraiment.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/OneWave-AI/claude-skills/tree/HEAD/before-you-build

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Documentation

Avant de construire

Utilisez cette compétence comme un court filet de sécurité pré-construction.

L'objectif est d'empêcher l'implémentation de démarrer avant que l'hypothèse produit la plus risquée ne soit claire. Restez agnostique sur l'implémentation : ne recommandez pas de stacks, d'architectures, d'outils ou de code.

Comportement principal

Lorsqu'elle est invoquée :

  1. Reformulez l'idée en une phrase.
  2. Identifiez le risque pré-construction dominant.
  3. Donnez un verdict de risque court.
  4. Recommandez la plus petite étape de validation qui peut réduire l'incertitude avant de construire.

Gardez la réponse courte, sauf si l'utilisateur demande explicitement une analyse plus approfondie.

Sept dimensions de risque

Examinez l'idée à travers ces dimensions :

  • Risque de demande : Assez de personnes ressentent-elles déjà ce problème fortement ?
  • Risque d'acheteur : Y a-t-il une personne ou une équipe claire ayant une raison de payer ou de s'engager ?
  • Risque de distribution : Existe-t-il un chemin crédible pour atteindre ces personnes ?
  • Risque de flux de travail : L'idée s'intègre-t-elle dans la façon dont les utilisateurs se comportent, décident ou travaillent déjà ?
  • Risque de timing : Est-ce urgent maintenant, ou seulement intéressant en théorie ?
  • Risque de confiance : Le produit nécessite-t-il des données, un accès, un changement de comportement ou une crédibilité que les utilisateurs pourraient ne pas accorder ?
  • Risque de périmètre : La construction proposée est-elle plus grande que la preuve nécessaire maintenant ?

Choisissez le ou les deux risques qui comptent le plus. Ne transformez pas chaque analyse en une longue checklist.

Format de sortie

Utilisez ce format :

## Avant de construire

Idée :
- [Reformulation en une phrase.]

Verdict de risque :
- [Faible / Moyen / Élevé] parce que [une raison concrète].

Risque principal :
- [La dimension de risque dominante et pourquoi elle compte.]

Plus petite étape de validation :
- [Une action spécifique que l'utilisateur peut entreprendre avant de construire.]

Recommandation :
- [Construire maintenant / Construire plus petit / Valider d'abord / Ne pas construire pour le moment.]

Règles des étapes de validation

La plus petite étape de validation doit être spécifique et peu coûteuse.

Privilégiez des étapes comme :

  • Parler à cinq utilisateurs cibles qui ont déjà essayé de résoudre le problème.
  • Demander un paiement, une précommande, une lettre d'intention ou un engagement manuel avant de construire un logiciel.
  • Lancer une page d'atterrissage, une liste d'attente, un message sortant ou un test concierge autour d'une promesse étroite.
  • Fournir manuellement le résultat une fois avant de l'automatiser.
  • Tester si la fonctionnalité manquante bloque le paiement, la rétention, l'activation ou seulement l'exhaustivité.
  • Trouver un canal récurrent qui peut atteindre les utilisateurs cibles avant d'élargir le périmètre.

Évitez des étapes comme :

  • Construire d'abord le MVP.
  • Ajouter plus de fonctionnalités pour voir ce qui se passe.
  • Choisir une stack technique.
  • Concevoir l'architecture.
  • Écrire du code.
  • Créer une feuille de route produit large.

Cas particuliers

Si l'idée est trop vague, posez une question de clarification :

À qui cela s'adresse-t-il, dans quelle situation douloureuse se trouvent-ils, et comment résolvent-ils ce problème aujourd'hui ?

Si l'utilisateur demande une fonctionnalité pour un produit existant, concentrez-vous sur le fait de savoir si la fonctionnalité est un véritable bloqueur pour le paiement, la rétention, l'activation, la confiance ou la livraison.

Si l'utilisateur dit que le projet est pour apprendre, un portfolio ou s'amuser, ne le jugez pas selon les standards d'une startup. Concentrez-vous sur le maintien d'un périmètre restreint et la clarification de l'objectif d'apprentissage.

Si la décision de construire est déjà prise et que l'utilisateur ne veut que de l'aide pour l'implémentation, n'utilisez pas cette compétence.

Style

Soyez direct, sceptique et utile.

Ne soyez pas dédaigneux. Le but n'est pas de tuer les idées ; le but est de rendre la prochaine décision de construction plus difficile à se mentir à soi-même.

Individual skills in this repo

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

OneWave-AI/claude-skills

Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.

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Generate animated videos and motion graphics from natural language descriptions. Creates a standalone Vite + React project with Framer Motion scenes that auto-play in the browser. Use when the user wants to create animations, motion graphics, video intros, animated presentations, or product demos.

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Post-mortem analysis when a client churns. Takes client history, engagement data, support tickets, usage logs, and exit feedback to produce a comprehensive churn autopsy with root cause classification, timeline of decline, and preventive measures.

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Compose a premium, animated landing page section by section in Next.js + Tailwind + Motion (Framer Motion) — built on a real design system, with editorial copy and motion that feels human-crafted, not template-generated. Use when building or rebuilding a landing page, marketing site, or hero/feature/pricing/CTA sections that need to look production-ready and bespoke from day one.

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Assemble 2-3 complementary experts to collaboratively analyze anything. Experts work together to explore topics from multiple expert angles.

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Convert any topic into playable browser games. Types: trivia, matching, word puzzles, adventure games. Uses Phaser.js or Kaboom.js.

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Turn a marketing brief or product offer into a finished short-form video ad built in HyperFrames — hook, script, shot-by-shot storyboard, scene-by-scene HTML composition, captions, and voiceover. Outputs platform cuts (vertical 9:16, square, 16:9). Use when you need a launch ad, product promo, social video, or paid-creative concept ready to render.

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Turn a website URL, product docs, or a founder's rambling description into a tight 60-90 second explainer video built in HyperFrames -- problem/solution narrative, animated product walkthrough scenes, captions, and voiceover, ready for the homepage hero, sales emails, and onboarding.

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Build promo videos for local businesses in HyperFrames -- the new-menu drop, the seasonal offer, the event announcement, the "we're hiring" post, the Google Business Profile clip. Restaurant, salon, gym, trades: 15-30 seconds, brand-clean, captioned, sized for Instagram, Facebook, and the profile.

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Build a personalized product-demo or sales-walkthrough video in HyperFrames for a specific prospect or account — narrated screen-by-screen, branded to them, ending in a clear next step. Turns a generic demo into a "this was made for me" asset for outbound, follow-up, or deal acceleration. Use when you want to send a tailored video instead of booking another live call.

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Turn real customer reviews, quotes, and case-study results into polished social-proof videos built in HyperFrames -- single-testimonial spotlights, review-wall montages, and stat-driven proof reels with captions and voiceover, cut for vertical, square, and wide. The highest-converting content most businesses never make.

OneWave-AI/claude-skills

Audit a codebase for LLM calls that are really classifications in disguise, then produce a costed swap plan for a System One model. Use when asked to cut AI inference cost or latency, when scoping a performance engagement for a client, when reviewing an agent loop that feels slow, or when asked "where could we use Jev here". Produces a ranked table of candidates with measured latency and dollar deltas.

OneWave-AI/claude-skills

Build and run a labelled eval set for a System One model (Jev, Von, or any typed-decision config), then sweep criteria wordings and thresholds against it. Use when a Jev/Von classification is wrong or unreliable, when choosing between the hosted API and a local open model, when tuning noul thresholds, or before shipping any typed-decision feature. Produces an accuracy-by-wording matrix and a calibrated threshold.

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Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.

OneWave-AI/claude-skills

Optimize landing pages for conversions, performance, and SEO. Use when improving landing pages, increasing conversions, or optimizing page performance.

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TAM/SAM/SOM calculator with deep market research. Produces comprehensive market-sizing.md with top-down and bottom-up estimates, methodology, data sources, assumptions, sensitivity ranges, growth projections, competitive landscape, and Mermaid visualizations. Use when user needs market size estimates, addressable market analysis, go-to-market sizing, investor-ready market analysis, or business plan market validation.

OneWave-AI/claude-skills

Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.

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Review investment portfolios for risk, diversification, fees. Asset allocation recommendations, tax-loss harvesting, rebalancing.

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Create multiple choice, true/false, fill-in-blank, matching quizzes. Auto-generate plausible distractors. Instant grading with explanations.

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Enhanced skill navigator that maps conversation history, recommends multi-skill chains, identifies patterns from past usage, and learns from session outcomes. Goes beyond basic scout with deep context analysis and workflow orchestration.

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