saibi/gen_kor_subtitle

Implémente selon le plan et enregistre les modifications dans une note d'implémentation. Avec l'option --review, effectue une relecture croisée m_review après l'implémentation.

Qu'est-ce que gen_kor_subtitle ?

Ce skill guide un agent IA (comme Claude Code, Codex, Cursor, etc.) à travers l'implémentation systématique d'un plan préétabli. Il vérifie d'abord l'existence du fichier `plan/<ID>_plan_*.md` ; si manquant, il invite l'utilisateur à exécuter `m_plan`. Ensuite, il crée ou met à jour un fichier d'implémentation `impl/<ID>_impl_<agent>-<model>.md` en suivant un modèle structuré (architecture, décisions, progrès, changements par rapport au plan, validation, limites). Le skill exige des vérifications concrètes (tests avec assertions ou exécutions réelles) à chaque jalon. Il met à jour la planification et les documents utilisateur, puis effectue un commit. Si l'option `--review` est fournie, il enchaîne automatiquement avec le processus de relecture croisée défini dans `m_review`. Il est utile pour maintenir la traçabilité, la cohérence entre conception et implémentation, et pour garantir une qualité de code reproductible.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/saibi/gen_kor_subtitle/tree/HEAD/.agents/skills/m_impl

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Documentation

m_impl — Implémenter selon le plan et enregistrer

Entrée

  • <ID> : ID du plan à implémenter. Si plan/<ID>_plan_*.md n'existe pas, le skill informe l'utilisateur qu'il doit d'abord exécuter /m_plan et s'arrête.
  • --review <agent> [modèle] : Après l'implémentation, exécute la procédure du skill m_review.

Procédure

  1. Vérification du plan : Lire plan/<ID>_plan_*.md et AGENTS.md. Si le document de plan est modifié, enregistrer les changements selon les règles de AGENTS.md. Si des décisions ne sont pas confirmées (✅), poser des questions à la manière de m_plan (options + recommandations, une par une) avant d'implémenter.
  2. Début de la note d'implémentation : Créer impl/<ID>_impl_<agent>-<modèle>.md avec le modèle ci-dessous (si une note pour un autre agent existe déjà, ne pas en créer une nouvelle mais poursuivre l'enregistrement dans ce fichier). Rédiger une ébauche d'architecture.
  3. Implémenter par jalons : À chaque jalon terminé :
    • Ajouter une petite vérification autonome (test assert dans test_*.py ou exécution réelle). Pour les services externes ou CLI, vérifier par exécution réelle au moins une fois.
    • Ajouter 1 à 3 lignes clés dans la section Progression de la note d'implémentation (ce qui a été fait et comment validé). Ne pas noter les modifications mineures.
  4. Finalisation :
    • Dans la section Changements par rapport au plan, pour chaque différence, décrire le contexte et la raison fondamentale. Remplir également les sections Résultats de validation et Limites restantes.
    • Mettre à jour le document de plan (indiquer les points mis en attente ou modifiés). Passer le statut de plan/README.md à Implémentation terminée.
    • Mettre à jour les documents utilisateur (README, etc.).
    • Commiter (selon les règles de AGENTS.md). Étant donné que la revue se base sur ce commit, noter le hash du commit dans la note d'implémentation.
  5. Si --review est présent : Lire .agents/skills/m_review/SKILL.md et exécuter sa procédure.

Modèle (impl/<ID>_impl_<agent>-<modèle>.md)

# [<ID>] Note d'implémentation

- Plan : plan/<ID>_plan_<agent>-<modèle>.md
- Commit d'implémentation : <hash> (les commits de révision se trouvent dans review/<ID>_refine_*.md)

## Architecture
<Composition des fichiers, rôles des modules/fonctions principaux, flux de données. Concise avec schémas ou tableaux>

## Décisions d'architecture clés
- <décision> — <raison>

## Progression
- <ID>-M1 : <ce qui a été fait et comment validé>

## Changements par rapport au plan
| Élément | Plan | Implémentation finale | Contexte et raison fondamentale |
| :--- | :--- | :--- | :--- |

## Résultats de validation
<Ce qui a été vérifié par auto-validation et exécution réelle, et ce qui n'a pas pu être vérifié>

## Limites restantes
- <limites connues et pistes d'amélioration>

Individual skills in this repo

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