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mode-de-flux-de-travail-dynamique

Concevoir des harnais locaux aux tâches, des portes d'évaluation et une extraction de compétences réutilisables pour le mode de flux de travail dynamique de Claude et autres harnais d'agent adaptatifs. Utilisez-le lors de la construction d'un harnais local à une tâche, de l'ajout de portes d'évaluation ou de l'extraction d'une compétence réutilisable à partir d'un travail ad-hoc.

Qu'est-ce que mode-de-flux-de-travail-dynamique ?

Cette compétence fournit une approche systématique pour le mode de flux de travail dynamique, permettant aux agents de codage de générer ou d'adapter des harnais locaux aux tâches plutôt que de suivre des flux de commandes statiques. Elle est utile pour transformer des processus ad-hoc en systèmes reproductibles, en distinguant les tâches ponctuelles (qui restent en ligne), les tâches répétées avec des entrées changeantes (qui créent un harnais local temporaire), et les workflows partagés entre équipes (qui sont extraits en compétences réutilisables). La compétence impose un contrat de base incluant objectif, entrées, sorties, évaluation et transfert, et fournit un arbre de décision pour choisir la stratégie appropriée. Elle prend en charge l'ajout de portes d'évaluation spécifiques aux tâches (comme des tests, des captures d'écran de navigateur ou des vérifications de recherche) et des points de contrôle pour une visibilité en équipe via un panneau de contrôle. En suivant cette compétence, les développeurs peuvent éviter les anti-patrons courants comme la génération de scripts cachant la logique de décision ou la création de documentation jetable, et au lieu de cela, produire des artefacts de transfert durables avec des preuves d'évaluation claires.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/dynamic-workflow-mode

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Documentation

Mode de flux de travail dynamique

Utilisez cette compétence lorsqu'un agent de codage peut générer ou adapter un harnais local à une tâche au lieu de suivre uniquement un flux de commandes statique. L'objectif est de transformer le mode de flux de travail dynamique en un système discipliné : des harnais temporaires pour un travail ponctuel, une extraction de compétences partagée pour un travail répété, et des points de contrôle observables du panneau de contrôle pour les équipes.

Quand activer

  • L'utilisateur mentionne des flux de travail dynamiques, des harnais personnalisés, un harnais par tâche, des flux de travail adaptatifs, ou le mode de flux de travail dynamique de Claude Code.
  • Une tâche nécessite une boucle personnalisée, un évaluateur, un robot d'exploration, un générateur de fixtures, un observateur, ou un tableau de bord local.
  • Plusieurs agents ont besoin du même processus répétable mais celui-ci n'est pas encore capturé en tant que compétence partagée.
  • Un flux de travail nécessite des artefacts de transfert durables, des preuves d'évaluation, ou une approbation de l'opérateur avant fusion.

Contrat de base

Le mode de flux de travail dynamique ne doit produire un harnais local à la tâche que lorsqu'il est moins cher et plus sûr que d'exécuter manuellement les mêmes étapes. Le harnais doit avoir :

  • Objectif : le résultat qu'il possède et le résultat qu'il ne possède explicitement pas.
  • Entrées : fichiers, URLs, prompts, sources de données, politique d'accréditation, et contraintes fournies par l'utilisateur.
  • Sorties : commits, rapports, captures d'écran, fichiers d'état, ou instantanés du panneau de contrôle.
  • Évaluation : au moins un contrôle réussi/échoué lié à la tâche, pas seulement "cela a fonctionné".
  • Transfert : un artefact court qui indique au prochain opérateur ce qui s'est passé, ce qui est bloqué, et comment reprendre.

Arbre de décision du harnais dynamique

  1. Tâche ponctuelle : gardez-la en ligne. N'inventez pas de harnais.
  2. Tâche répétée avec entrées changeantes : créez un harnais local à la tâche et conservez-le dans une zone de travail temporaire ou locale au projet.
  3. Tâche répétée entre coéquipiers ou dépôts : extrayez le motif dans une compétence partagée.
  4. Tâche avec état externe, file d'attente ou approbations : ajoutez la visibilité du panneau de contrôle avant d'ajouter plus d'automatisation.
  5. Tâche avec risque de sécurité : ajoutez une porte d'évaluation et une porte de fusion humaine avant l'exécution autonome.

Modèle de harnais local à la tâche

Utilisez cette structure avant d'écrire du code :

# Harnais de flux de travail dynamique

Objectif :
- Livrer :
- Ne pas livrer :

Entrées :
- Dépôt ou espace de travail :
- Systèmes externes :
- Politique d'accréditation :

Boucle :
1. Découvrir l'état actuel.
2. Générer ou mettre à jour le plus petit artefact utile.
3. Exécuter les contrôles d'évaluation.
4. Enregistrer l'état et le transfert.
5. Arrêter en cas d'échec de porte, de propriété peu claire, ou d'action externe dangereuse.

Évaluation :
- Commande :
- Signal de réussite attendu :
- Propriétaire de l'échec :

Transfert :
- État :
- Preuves :
- Action suivante :

Extraction de compétence partagée

Promouvoir un harnais local à la tâche en compétence partagée uniquement si au moins deux de ces conditions sont vraies :

  • Le même flux de travail apparaît dans plusieurs sessions, dépôts, équipes, ou lancements.
  • Le flux de travail nécessite un langage, un outil, ou un séquencement de sécurité spécifique.
  • Les échecs se répètent parce que les opérateurs sautent une porte ou perdent le contexte.
  • Le flux de travail a un contrat d'entrée/sortie stable.
  • Le flux de travail bénéficie d'un panneau de contrôle, d'un tableau d'état, ou d'un transfert d'équipe.

Lors de l'extraction, écrivez d'abord la compétence dans skills/<nom>/SKILL.md. Ajoutez des shims de commande uniquement si une surface d'entrée par barre oblique est toujours nécessaire.

Points de contrôle du panneau de contrôle

Le mode de flux de travail dynamique devient utilisable par l'équipe lorsqu'il expose l'état. Enregistrez ces points de contrôle chaque fois que le flux de travail s'étend sur plus d'une session :

  • Plan : objectif, propriétaire, critères d'acceptation, et systèmes externes risqués.
  • File d'attente : éléments de travail, rôle d'agent assigné, branche/arbre de travail, et arêtes de dépendance.
  • Exécution : harnais actif, étape de boucle en cours, résultat d'évaluation récent, et signal de token/coût si disponible.
  • Porte : résultats de test, captures d'écran du navigateur, révision de sécurité, et préparation à la fusion.
  • Transfert : ce qui est fait, ce qui a échoué, ce qui nécessite une décision humaine.

Si le dépôt a l'état ECC2 activé, préférez ajouter ou lire des points de contrôle via le panneau de contrôle ECC ou des scripts basés sur un stockage d'état plutôt que de disperser des notes non suivies.

Portes d'évaluation

Chaque harnais dynamique a besoin d'une évaluation spécifique à la tâche. Choisissez la porte fiable la moins chère :

Type de travailPorte d'évaluation
Fonctionnalité de codeTest ciblé, lint, couverture, et un chemin d'intégration
UI / Panneau de contrôleTest de navigation avec capture d'écran et vérifications de débordement/erreur
Flux de travail d'agentTranscription de fixture ou élément de travail ensemencé avec routage attendu
Recherche / ContenuRapport neutre en source, liste de vérification de revendications, et plan prêt à publier
IntégrationCommande de simulation, validation de configuration, et analyse sans secrets

Ne prétendez pas qu'un flux de travail dynamique est réutilisable tant que l'évaluation ne peut pas être relancée par un autre coéquipier.

Anti-patrons

  • Générer des scripts qui cachent la logique de décision réelle à l'opérateur.
  • Traiter le mode de flux de travail dynamique comme une permission de sauter les tests.
  • Créer de la documentation ponctuelle alors qu'une compétence partagée ou un artefact d'état est le véritable produit.
  • Exécuter plusieurs agents sans propriété, porte de fusion, ou politique de conflit.
  • Laisser des données de recherche privées brutes fuir dans des documents publics.

Norme de sortie

Terminez avec :

  • Le chemin du harnais ou de la compétence.
  • Les commandes d'évaluation et les résultats.
  • Le chemin du panneau de contrôle ou de l'artefact de transfert.
  • Le prochain candidat à l'extraction réutilisable.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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