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code-tour

Créez des fichiers `.tour` CodeTour — des visites guidées pas à pas ciblées par persona, avec des ancres réelles sur des fichiers et des lignes. Utilisées pour l'onboarding, les parcours d'architecture, les revues de PR, les analyses de cause racine (RCA), et plus encore.

Qu'est-ce que code-tour ?

Code Tour est une compétence spécialisée dans la création de fichiers `.tour` au format CodeTour, permettant de concevoir des parcours guidés du code source qui s'ouvrent directement sur les fichiers et les lignes de code réels. Idéale pour l'onboarding de nouveaux développeurs, les revues d'architecture, les analyses de PR ou les investigations de bugs, cette compétence génère des artefacts structurés et réutilisables, stockés dans le répertoire `.tours/`. Elle fonctionne avec tout IDE supportant l'extension CodeTour (VS Code, etc.) et suit un workflow rigoureux : découverte du codebase, inférence du persona (nouvel arrivant, architecte, reviewer, etc.), vérification des ancres (chemins et numéros de ligne) avant écriture, et validation finale pour garantir la cohérence narrative. La compétence insiste sur l'importance du champ `ref` qui lie la tournée à une branche ou un commit Git — un piège fréquent est d'utiliser la branche de base pour une PR, ce qui rend les nouveaux fichiers inaccessibles. Les descriptions des étapes suivent le principe SMIG (Situation, Mécanisme, Implication, Gotcha) pour fournir un contexte riche, et la structure narrative recommandée suit un arc en cinq actes : orientation, cartographie des modules, chemin d'exécution principal, cas limites, et conclusion.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/code-tour

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Documentation

Code Tour

Créez des fichiers CodeTour .tour pour des parcours guidés du code source qui s'ouvrent directement sur les fichiers réels et les plages de lignes. Les tours vivent dans .tours/ et sont destinées au format CodeTour, pas à des notes Markdown ad hoc.

Une bonne tournée est un récit pour un lecteur spécifique :

  • ce qu'il regarde
  • pourquoi c'est important
  • quel chemin il doit suivre ensuite

Créez uniquement des fichiers .tour JSON. Ne modifiez pas le code source dans le cadre de cette compétence.

Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence quand :

  • l'utilisateur demande une visite guidée du code, un parcours d'onboarding, une revue d'architecture ou une revue de PR
  • l'utilisateur dit « expliquez comment X fonctionne » et veut un artefact guidé réutilisable
  • l'utilisateur souhaite un chemin d'apprentissage pour un nouveau développeur ou un relecteur
  • la tâche est mieux servie par une séquence guidée qu'un résumé plat

Exemples :

  • onboarding d'un nouveau mainteneur
  • tour d'architecture pour un service ou un package
  • revue de PR guidée, ancrée sur les fichiers modifiés
  • tour RCA montrant le chemin de l'échec
  • tour de revue de sécurité sur les limites de confiance et les contrôles clés

Quand NE PAS l'utiliser

Au lieu de code-tourUtilisez
Une explication ponctuelle dans le chat suffitRépondez directement
L'utilisateur veut des docs en prose, pas un artefact .tourdocumentation-lookup ou modification de docs du dépôt
La tâche est de l'implémentation ou du refactoringFaites le travail d'implémentation
La tâche est un onboarding large sans artefact de tourcodebase-onboarding

Workflow

1. Découvrir

Explorez le dépôt avant d'écrire quoi que ce soit :

  • README et points d'entrée des packages/applications
  • structure des dossiers
  • fichiers de configuration pertinents
  • les fichiers modifiés si la tournée est centrée sur une PR

Ne commencez pas à écrire des étapes avant d'avoir compris la forme du code.

2. Inférer le lecteur

Décidez du persona et de la profondeur à partir de la demande.

Forme de la demandePersonaProfondeur suggérée
« onboarding », « nouveau membre »new-joiner9-13 étapes
« petit tour », « prise de température »vibecoder5-8 étapes
« architecture »architect14-18 étapes
« visite de cette PR »pr-reviewer7-11 étapes
« pourquoi ça a cassé »rca-investigator7-11 étapes
« revue de sécurité »security-reviewer7-11 étapes
« expliquez comment cette fonctionnalité fonctionne »feature-explainer7-11 étapes
« déboguerez ce chemin »bug-fixer7-11 étapes

3. Lire et vérifier les ancres

Chaque chemin de fichier et ancre de ligne doit être réel :

  • confirmez que le fichier existe
  • confirmez que les numéros de ligne sont dans l'intervalle
  • si vous utilisez une sélection, vérifiez le bloc exact
  • si le fichier est volatil, préférez une ancre basée sur un motif

Ne devinez jamais les numéros de ligne.

4. Écrire le .tour

Écrire dans :

.tours/<persona>-<focus>.tour

Gardez le chemin déterministe et lisible.

5. Valider

Avant de terminer :

  • chaque chemin référencé existe
  • chaque ligne ou sélection est valide
  • la première étape est ancrée sur un fichier ou un dossier réel
  • le ref pointe sur une branche ou un commit qui contient réellement tous les fichiers référencés par la tournée (voir ci-dessous)
  • la tournée raconte une histoire cohérente plutôt que de lister des fichiers

Le champ ref

ref lie la tournée à une branche ou à un commit Git. Il est plus important qu'il n'y paraît : quand ref n'est pas la branche que le lecteur a extraite, CodeTour ouvre le fichier de chaque étape depuis cette révision dans git, pas depuis les fichiers sur le disque. Si un fichier n'est pas dans cette révision, l'étape ne s'ouvre pas — le lecteur voit « L'éditeur n'a pas pu être ouvert car le fichier n'a pas été trouvé » même si le fichier est présent. La tournée et ses commentaires s'affichent toujours, donc la vraie cause est facile à manquer.

Choisissez ref selon le type de tournée :

Type de tournéeDéfinissez ref à
Tour de PRla branche de la PR — jamais la branche de base
Onboarding / architecturela branche sur laquelle le lecteur sera (souvent main), ou omettez-le
Pas sûromettez ref, pour que CodeTour lise les fichiers directement depuis le disque

Le cas de la PR est le piège courant : une PR ajoute souvent de nouveaux fichiers, et les nouveaux fichiers n'existent pas encore sur la branche de base. Pointez ref sur la base (ex. develop) et chaque étape sur un nouveau fichier ne s'ouvrira pas.

Avant de terminer, confirmez que le fichier de chaque étape existe réellement dans la ref que vous avez choisie.

Types d'étapes

Contenu

À utiliser avec parcimonie, généralement seulement pour une étape de conclusion :

{ "title": "Prochaines étapes", "description": "Vous pouvez maintenant suivre le chemin de la requête de bout en bout." }

Ne faites pas de la première étape une étape uniquement de contenu.

Dossier

À utiliser pour orienter le lecteur vers un module :

{ "directory": "src/services", "title": "Couche Service", "description": "La logique d'orchestration centrale se trouve ici." }

Fichier + ligne

C'est le type d'étape par défaut :

{ "file": "src/auth/middleware.ts", "line": 42, "title": "Porte d'authentification", "description": "Chaque requête protégée passe ici en premier." }

Sélection

À utiliser quand un bloc de code compte plus que le fichier entier :

{
  "file": "src/core/pipeline.ts",
  "selection": {
    "start": { "line": 15, "character": 0 },
    "end": { "line": 34, "character": 0 }
  },
  "title": "Pipeline de requêtes",
  "description": "Ce bloc connecte la validation, l'authentification et l'exécution aval."
}

Motif

À utiliser quand les lignes exactes peuvent dériver :

{ "file": "src/app.ts", "pattern": "export default class App", "title": "Point d'entrée de l'application" }

URI

À utiliser pour les PR, les issues ou les docs quand c'est utile :

{ "uri": "https://github.com/org/repo/pull/456", "title": "La PR" }

Règle d'écriture : SMIG

Chaque description doit répondre à :

  • Situation: ce que le lecteur regarde
  • Mécanisme: comment cela fonctionne
  • Implication: pourquoi c'est important pour ce persona
  • Gotcha: ce qu'un lecteur intelligent pourrait manquer

Gardez les descriptions compactes, spécifiques et ancrées dans le code réel.

Structure narrative

Utilisez cet arc sauf si la tâche nécessite clairement autre chose :

  1. orientation
  2. cartographie des modules
  3. chemin d'exécution principal
  4. cas limite ou piège
  5. conclusion / prochaine action

La tournée doit donner l'impression d'un chemin, pas d'un inventaire.

Exemple

{
  "$schema": "https://aka.ms/codetour-schema",
  "title": "Tour du service API",
  "description": "Parcours du chemin de requête pour le service de paiements.",
  "ref": "main",
  "steps": [
    {
      "directory": "src",
      "title": "Racine source",
      "description": "Tout le code d'exécution du service commence ici."
    },
    {
      "file": "src/server.ts",
      "line": 12,
      "title": "Point d'entrée",
      "description": "Le serveur démarre ici et connecte les middlewares avant que toute route ne soit atteinte."
    },
    {
      "file": "src/routes/payments.ts",
      "line": 8,
      "title": "Routes de paiement",
      "description": "Chaque requête de paiement entre par ce routeur avant d'atteindre la logique métier."
    },
    {
      "title": "Prochaines étapes",
      "description": "Vous pouvez maintenant suivre n'importe quelle requête de paiement de bout en bout avec les principales ancres en place."
    }
  ]
}

Anti-patrons

Anti-patronCorrection
Simple liste de fichiersRacontez une histoire avec des dépendances entre les étapes
Descriptions génériquesNommez le chemin ou le motif de code concret
Ancres devinéesVérifiez d'abord chaque fichier et chaque ligne
Trop d'étapes pour un petit tourTaillez de manière agressive
Première étape uniquement de contenuAncrez la première étape sur un fichier ou dossier réel
Mauvais personaÉcrivez pour le lecteur réel, pas pour un ingénieur générique

Meilleures pratiques

  • gardez le nombre d'étapes proportionnel à la taille du dépôt et à la profondeur du persona
  • utilisez des étapes de dossier pour l'orientation, des étapes de fichier pour le fond
  • pour les tours de PR, couvrez d'abord les fichiers modifiés
  • pour les monorepos, limitez-vous aux packages pertinents au lieu de tout visiter
  • concluez par ce que le lecteur peut maintenant faire, pas par un récapitulatif

Compétences associées

  • codebase-onboarding
  • coding-standards
  • council
  • format officiel amont : microsoft/codetour

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés