TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

Définissez un changement ou une expérience technique avant sa mise en œuvre, avec des critères d'acceptation observables et une validation proportionnée. Utilisez-le pour les changements conséquents, migrations, benchmarks ou exigences ambiguës ; gardez les corrections courantes légères.

Qu'est-ce que engineering-multi-ai-skills ?

Cette compétence pour agents IA (compatible avec Claude Code, Cursor, Codex, etc.) guide la préparation rigoureuse de toute modification ou expérience technique avant son exécution. Elle impose d'analyser le code, les tests et les contraintes du projet, de formaliser le problème, le comportement souhaité, les interfaces impactées et le périmètre exclu, et de résoudre les faits à partir des artefacts. Les questions en suspens qui affectent matériellement le résultat sont regroupées avec des recommandations, et le travail indépendant peut se poursuivre en attendant les réponses. La compétence définit des critères de réussite/échec observables, ajuste la validation au risque (reproducteur pour un bug, vérifications de compatibilité pour une migration), et exige de figer les hypothèses critiques avant tout travail coûteux ou irréversible. Pour les expériences, elle formalise l'hypothèse, la métrique principale, la référence, la charge, les graines, le budget, le traitement des échecs et le seuil de succès avant inspection, sépare observations exploratoires et confirmatoires, et interdit les règles rétroactives. Enfin, elle préconise de tester une petite unité représentative avant les longs travaux, d'enregistrer les limites et chemins, et de documenter les décisions, échecs et résultats négatifs dans le registre de preuves du projet.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Lisez le code, les tests et les contraintes du projet concernés. Énoncez le problème, le comportement souhaité, les interfaces affectées et les travaux hors périmètre. Résolvez les faits à partir des artefacts ; regroupez les questions en suspens qui affectent matériellement le résultat, avec des choix recommandés. Continuez le travail indépendant en attendant une réponse.

Définissez des critères observables de réussite/échec et comment les exercer. Ajustez la validation au risque : un bogue peut nécessiter un reproducteur et une vérification de régression ; une migration peut nécessiter des vérifications de compatibilité et un retour arrière. Figez les hypothèses critiques avant tout travail coûteux ou irréversible. N'imposez pas d'approbation de conception lorsque l'instruction de l'utilisateur autorise déjà le changement.

Pour les expériences ou les affirmations de performance, enregistrez l'hypothèse, la métrique principale, la référence, la charge de travail, les graines ou l'échantillonnage, le budget de ressources, la comptabilisation des échecs et le seuil de réussite avant d'inspecter les résultats. Comparez les options avec un effort équivalent. Séparez les observations exploratoires des résultats confirmatoires ; étiquetez les modifications post-résultats et n'appliquez jamais une nouvelle règle rétroactivement.

Pour les longs travaux, exécutez d'abord le lancement et une petite unité représentative. Enregistrez les limites de ressources, les chemins de sortie et le comportement réel de reprise. Utilisez uniquement les interfaces dry-run que la commande prend vraiment en charge. Lancez par le biais de la fonctionnalité d'arrière-plan autorisée de l'hôte ; ne gardez pas une session de modèle en attente pendant des heures.

Évaluez les sorties à l'aide des critères d'origine. Conservez les cas échoués, les travaux ignorés et les résultats négatifs. Faites vérifier ou valider indépendamment les conclusions importantes lorsque cela est justifié. Enregistrez les décisions et les limites dans le registre de preuves du projet, puis rapportez ce qui a été établi.

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