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BIGboss248/nextjs-wordpress

Créez plusieurs agents dans une conversation partagée où ils débattent, sont en désaccord et convergent vers une solution via un fichier chat.json partagé. Idéal pour les décisions architecturales, les revues de code, les compromis de conception ou tout problème bénéficiant d'un raisonnement contradictoire.

Qu'est-ce que nextjs-wordpress ?

Cette compétence transforme votre session d'agent en une salle de débat virtuelle multi-agents. Vous spécifiez un problème, et plusieurs agents (3 par défaut) discutent en lisant l'historique complet de la conversation, ce qui préserve les chaînes de raisonnement et permet un véritable débat plutôt que des transferts séquentiels qui perdent le contexte. Chaque agent a un rôle distinct (Architecte, Pragmatique, Critique) pour maximiser la tension productive et découvrir des angles morts. Utilitaire pour les décisions architecturales, les revues de code, les compromis de conception ou tout problème bénéficiant d'un raisonnement contradictoire. La compétence déclenche des expressions comme "chatroom", "agent debate", "have agents discuss", ou "debate this". Après le nombre configurable de tours (défaut 3), vous synthétisez les résultats, produisez un rapport de consensus et les désaccords clés, et écrivez le tout dans `active/chatroom/chatroom_report.md`. Prend en charge la création d'agents parallèles, la convergence précoce pour économiser des ressources et les cas limites comme les blocages ou les agents qui dévient du sujet.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/BIGboss248/nextjs-wordpress/tree/HEAD/.agents/skills/agent-chatrooms

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Documentation

Salles de débat d'agents

Créez N agents (3 par défaut) dans une conversation partagée simulée. Chaque agent lit tout l'historique de la conversation avant de répondre, en s'appuyant sur les contributions précédentes, en les remettant en question ou en les affinant. Vous (l'orchestrateur) agissez comme chef de projet — vous modérez les tours, lisez le débat et extrayez le résultat final.

Pourquoi cela fonctionne : Les transferts séquentiels perdent le contexte — le deuxième modèle ne sait PAS POURQUOI le premier a pris ses décisions. Une conversation partagée préserve les chaînes de raisonnement et permet un véritable débat. Quand l'Agent A dit "il faut une file d'attente" et que l'Agent B dit "une simple boucle suffit", ce désaccord est plus précieux que la réponse solitaire et confiante de l'un ou l'autre agent. Les agents remettent en question les hypothèses, détectent les erreurs et synthétisent des chemins de raisonnement diversifiés.

Exécution

1. Analyser la demande

Extrayez du message de l'utilisateur :

  • Problème/question à débattre
  • Nombre d'agents N — 3 par défaut. L'utilisateur peut modifier ("fais débattre 5 agents")
  • Nombre de tours R — 3 par défaut. L'utilisateur peut modifier ("débattez pendant 5 tours")
  • Rôles des agents (facultatif) — l'utilisateur peut spécifier des rôles ("fais débattre un architecte, un ingénieur sécurité et un développeur front-end"). Si non spécifié, attribuez des rôles par défaut diversifiés.

Si le problème est vague, demandez à l'utilisateur de le préciser avant de lancer.

2. Attribuer les rôles aux agents

Chaque agent reçoit une perspective distincte pour maximiser le désaccord productif. Si l'utilisateur n'a pas spécifié de rôles, choisissez parmi ces rôles par défaut en fonction du domaine du problème :

Génie logiciel :

  1. Architecte — pense en systèmes, interfaces, évolutivité et maintenabilité à long terme
  2. Pragmatique — optimise pour livrer vite, complexité minimale, solutions "assez bonnes"
  3. Critique — trouve les cas limites, les modes de défaillance, les failles de sécurité et les hypothèses non formulées

Produit/design :

  1. Défenseur de l'utilisateur — optimise pour l'UX, la simplicité, le plaisir de l'utilisateur
  2. Stratège d'entreprise — optimise pour le chiffre d'affaires, la croissance, l'avantage concurrentiel
  3. Ingénieur — ancre la discussion dans la faisabilité technique et le coût

Stratégie/décisions :

  1. Optimiste — voit les opportunités, le potentiel, les raisons d'agir
  2. Sceptique — voit les risques, les inconvénients, les raisons d'attendre
  3. Synthétiseur — trouve la voie du milieu, intègre les deux perspectives

Pour N > 3, ajoutez d'autres rôles qui créent une tension productive avec les rôles existants.

3. Initialiser le fichier de chat

Créez active/chatroom/chat.json avec la structure initiale :

{
  "problem": "{énoncé du problème}",
  "context": "{tout contexte, code, contraintes pertinents}",
  "agents": [
    {"name": "Agent A", "role": "{rôle}", "framing": "{description du rôle}"},
    {"name": "Agent B", "role": "{rôle}", "framing": "{description du rôle}"},
    {"name": "Agent C", "role": "{rôle}", "framing": "{description du rôle}"}
  ],
  "rounds": [],
  "final_output": null
}

4. Lancer les tours de débat

Pour chaque tour (de 1 à R), créez tous les N agents en parallèle. Chaque agent lit tout l'historique de la conversation et contribue.

Configuration de création d'agent :

  • subagent_type: "general-purpose"
  • model: "sonnet" (par défaut — l'utilisateur peut passer à opus pour un raisonnement plus profond)
  • mode: "bypassPermissions"

Procédure du tour :

Tour 1 — Positions d'ouverture : Chaque agent énonce sa position initiale sur le problème.

Invite de l'agent :

Vous êtes {rôle} : {description_du_rôle}

PROBLÈME :
{problème}

CONTEXTE :
{contexte}

Ceci est le Tour 1 d'un débat multi-agents. Énoncez votre position initiale sur ce problème. Soyez spécifique et concret — proposez des solutions réelles, pas des principes vagues. Prenez une position claire.

Les autres agents remettront en question votre position lors des tours suivants, alors rendez votre raisonnement explicite.

Répondez dans ce format :
POSITION : [Votre position en une phrase]
RAISONNEMENT : [Votre argument détaillé — 3 à 5 points clés]
PROPOSITION : [Votre recommandation concrète]
PRÉOCCUPATIONS : [Ce qui pourrait mal tourner avec votre approche]

Écrivez votre réponse directement — n'écrivez dans aucun fichier.

Tours 2+ — Débat : Chaque agent lit toutes les réponses précédentes et répond.

Invite de l'agent :

Vous êtes {rôle} : {description_du_rôle}

PROBLÈME :
{problème}

DISCUSSION PRÉCÉDENTE :
{toutes les entrées du tour précédent, formatées par "Agent X (Rôle) : réponse"}

Ceci est le Tour {N} d'un débat multi-agents. Lisez attentivement la discussion précédente.

Votre travail :
1. Répondez au contre-argument le plus fort contre votre position
2. Identifiez où vous êtes D'ACCORD avec les autres agents (concédez les bons points)
3. Identifiez où vous êtes EN DÉSACCORD et pourquoi
4. Affinez votre proposition en fonction de la discussion jusqu'à présent

Ne vous contentez PAS de répéter votre position précédente. Engagez-vous avec ce que les autres ont dit. Changez d'avis s'ils ont avancé un meilleur argument.

Répondez dans ce format :
ACCORDS : [Ce que les autres agents ont bien compris]
DÉSACCORDS : [Où vous différez encore et pourquoi]
PROPOSITION AFFINÉE : [Votre recommandation mise à jour]
CONFIANCE : [1-10 à quel point vous êtes confiant dans votre position affinée]

Écrivez votre réponse directement — n'écrivez dans aucun fichier.

Après chaque tour :

  1. Collectez toutes les réponses des agents
  2. Ajoutez au tableau rounds dans chat.json :
{
  "round": 1,
  "entries": [
    {"agent": "Agent A", "role": "Architecte", "response": "..."},
    {"agent": "Agent B", "role": "Pragmatique", "response": "..."},
    {"agent": "Agent C", "role": "Critique", "response": "..."}
  ]
}
  1. Vérifiez la convergence : si tous les agents sont d'accord (confiance 8+, propositions alignées), arrêtez-vous tôt — pas besoin de plus de tours.

5. Synthétiser le résultat final

Après le dernier tour, vous (l'orchestrateur) lisez l'intégralité du débat et produisez une synthèse. Ne créez PAS un autre agent pour cela — faites-le vous-même.

Analysez :

  • Où les agents ont-ils convergé ? — ce sont des conclusions de haute confiance
  • Où sont-ils restés divisés ? — ce sont de véritables compromis que l'utilisateur doit décider
  • Quelles préoccupations ont été soulevées mais non résolues ? — ce sont des risques à surveiller
  • Un agent a-t-il changé d'avis ? — les changements d'avis sont des signaux forts

6. Rédiger le rapport final

Mettez à jour active/chatroom/chat.json avec le final_output, et écrivez un résumé lisible par l'humain dans active/chatroom/chatroom_report.md :

# Rapport de la salle de débat d'agents

**Problème** : {problème}
**Agents** : {N} | **Tours** : {R}
**Date** : {date}

## Participants
| Agent | Rôle | Confiance finale |
|-------|------|-----------------|
| Agent A | {rôle} | {confiance}/10 |
| Agent B | {rôle} | {confiance}/10 |
| Agent C | {rôle} | {confiance}/10 |

## Consensus
{Ce sur quoi tous les agents étaient d'accord au dernier tour}

## Désaccords clés
{Là où les agents sont restés divisés — présentez les deux côtés équitablement}

## Action recommandée
{Votre synthèse en tant qu'orchestrateur — la meilleure voie à suivre en tenant compte de toutes les perspectives}

## Risques non résolus
{Les préoccupations soulevées pendant le débat qui n'ont pas été entièrement traitées}

## Points forts du débat
{Les échanges les plus intéressants — là où les avis ont changé ou de forts contre-arguments ont émergé}

## Transcription complète
{Lien vers chat.json ou intégration des échanges clés}

7. Fournir les résultats

Présentez à l'utilisateur :

  • Synthèse en un paragraphe du résultat du débat
  • L'action recommandée (votre décision en tant qu'orchestrateur, éclairée par le débat)
  • Le désaccord le plus fort (là où le jugement de l'utilisateur est nécessaire)
  • Les chemins des fichiers du rapport et de chat.json

Configuration

ParamètreDéfautDescription
N3Nombre d'agents dans la salle de débat
R3Nombre de tours de débat
modelsonnetModèle pour chaque agent
rolesautoRôles des agents (attribution automatique ou spécifiée par l'utilisateur)

L'utilisateur peut modifier : "fais débattre 5 agents opus pendant 4 tours" ou "débat entre un architecte et un développeur junior".

Considérations de coût

  • 3 agents sonnet x 3 tours = 9 appels d'agent (~0,30-0,50 €)
  • 3 agents opus x 3 tours = 9 appels d'agent (~3-5 €)
  • 5 agents x 5 tours = 25 appels — devient coûteux avec opus
  • Par défaut, utilisez sonnet. N'utilisez opus que si l'utilisateur le demande explicitement ou si le problème nécessite un raisonnement technique approfondi.
  • La convergence précoce économise de l'argent — arrêtez-vous si les agents sont d'accord avant que tous les tours ne soient terminés.

Cas limites

  • N < 2 : Avertissez l'utilisateur — une salle de débat nécessite au moins 2 agents. Minimum 2.
  • Les agents sont tous d'accord immédiatement : Arrêtez-vous après le tour 1. Signalez le consensus unanime. C'est un résultat valide (et peu coûteux).
  • Les agents sont dans une impasse : Après R tours sans convergence, signalez honnêtement l'impasse. La conclusion est qu'il s'agit d'une véritable décision subjective sans réponse dominante.
  • Un agent s'écarte du sujet : Excluez cette réponse de la synthèse et notez le nombre effectif d'agents.
  • Fichiers de salle de débat existants : Vérifiez active/chatroom/ pour les fichiers existants. Écrasez sans demander (ce sont des artéfacts de débat éphémères, pas des données persistantes).
  • L'utilisateur spécifie des rôles personnalisés : Utilisez exactement ce qu'il spécifie. N'ajoutez pas de rôles supplémentaires sauf si demandé.

Fichiers de sortie

FichierDescription
active/chatroom/chat.jsonTranscription complète et structurée du débat
active/chatroom/chatroom_report.mdRapport de synthèse lisible par l'humain

Les rapports précédents sont écrasés — ce sont des outils de débat éphémères, pas des archives.

Individual skills in this repo

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

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Create, configure, manage, and validate Google Antigravity customizations including skills, rules, MCP servers, lifecycle hooks, plugins, and custom JSON configs. Use when adding new capabilities to Antigravity, configuring MCP servers, writing rules, creating skills, setting up hooks, or modernizing legacy workflows.

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Always-active code intelligence, search, and navigation skill utilizing the codebase-memory MCP server. Enforces an index-first protocol (verifying and refreshing the knowledge graph via index_repository or index_status before searching, required because background auto_watch is disabled to eliminate editor stutter and system lag), followed by graph-first exploration (search_graph, trace_path, get_code_snippet, query_graph, get_architecture, detect_changes) instead of naive text grep or full-file reads. Always activate before searching the codebase, inspecting unknown architecture, finding symbols, or tracing callers/callees.

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>- Discover, interview, and craft comprehensive UX/UI design specifications (design-spec.md) and design tokens for web components. Triggers on "/component-design", "design component", "design section", "design UI", "wireframe component", or "create design spec".

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>- Configure and query WooCommerce APIs including WPGraphQL, WooGraphQL, and JWT auth for headless frontends. Use when connecting Next.js to WooCommerce or fetching store catalog data.

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Orchestrate parallel browser automation using multiple Chrome DevTools MCP instances. Use when a task requires doing the same browser action across many targets simultaneously (e.g., submitting contact forms, filling applications, scraping pages that need JS rendering). Spin up 1-5 parallel Chrome agents.

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Workflow for spawning an independent subagent to conduct unbiased code reviews and inject adversarial edge-case tests ([ComponentName].edge.test.tsx).

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>- Build Next.js App Router React components with Suspense skeletons, semantic OKLCH tokens, Jest + RTL unit tests, Playwright visual/hydration checks, and Tailwind logical styling. Triggers on "/nextjs-component-dev", "create component", "new component", "build component", or "develop component".

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>- Bootstrap, configure, and verify the complete Next.js App Router development environment, developer tooling, testing suites, MCP servers, Docker containerization, and CI/CD. Triggers on "/nextjs-dev-setup", "setup nextjs dev environment", "start a nextjs project", or "containerize nextjs app".

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>- Configure production health monitoring endpoints (/api/health), Docker Compose probes, and runtime metrics in Next.js App Router applications. Use when asked to "setup health check", "add health endpoint", "docker compose healthcheck nextjs", "configure health monitor", or "/nextjs-healthcheck".

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Bootstrap, configure, and verify next-intl App Router internationalization (proxy.ts/middleware.ts, next/root-params, [locale] layout, routing). Triggers on "/nextjs-i18n-setup", "setup i18n", "install next-intl", "configure next-intl", "add internationalization", "setup locale routing", "migrate to [locale]".

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Read/write translation dictionaries (messages/[locale].json), next-intl hooks (getTranslations/useTranslations), providers (Storybook/tests/subtrees), and BiDi styling. Triggers on "/nextjs-i18n-usage", "i18n dictionary", "use translations", "read dictionary", "i18n provider", "next-intl hooks", "storybook i18n", "test i18n", "add translation keys", "localize component", "create a component", "update a component".

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>- Configure, test, and verify OpenTelemetry (OTel) observability in Next.js App Router applications. Triggers on "/nextjs-otel", "setup otel", "configure opentelemetry", "test otel", or "verify opentelemetry".

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Step-by-step workflow for designing and building Next.js App Router pages (RSC page.tsx, loading skeleton, metadata, JSON-LD schema, and dynamic static params). Triggers on "/nextjs-page-dev", "create page", "new page", "develop page", "build route", or "implement page".

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>- Orchestrate end-to-end planning for Next.js App Router projects, generating canonical specifications, design systems, and a 7-phase modular implementation roadmap in docs/plan/. Triggers on "/nextjs-plan", "plan a nextjs project", "plan nextjs app", "create nextjs project plan", "outline nextjs architecture", or "generate plan".

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Workflow and engineering standards for crafting co-located Storybook CSF3 stories ([ComponentName].stories.tsx) with interactive controls, action spies, and 4 canonical theme variants.

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>- Build Next.js e-commerce frontends backed by WooCommerce APIs, handling ISR catalogs, cart sessions, and JWT authentication. Use when building or querying Next.js stores with WooCommerce.

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Self-correcting rules engine and feedback loop that learns from user corrections, mistakes, and project-specific constraints by maintaining a persistent autofix ruleset. Scans learned rules before starting any task, resolves conflicts, and automatically appends new rules upon corrections. Triggers on user corrections ("no, do it this way", "never do X", "always use Y"), /learn, "self repair", "add rule", "update rules", or when diagnosing assumptions and bugs. CRITICAL ALWAYS-ACTIVE LIFECYCLE SKILL. Must always be kept in context, loaded at session start, and consulted before starting ANY task to read and apply active constraints from autofix.json. MUST ALWAYS be triggered immediately whenever the user provides ANY correction, preference, criticism, rejection of an approach, or adjustment ("no", "don't do X", "use Y", "remember", "prefer"), or when any mistake/bug is identified. Automatically and immediately formulates and appends the new imperative rule to the project's autofix.json ruleset file.

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Setup, automate, and execute SEO audits, CI/CD pre-push/pre-deploy checks, and ranking optimizations using the seo CLI and MCP server.

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End-to-end repository onboarding and development environment setup skill. Scans repository structure, configures project metadata (docs/project.json), sets up the codebase-memory-mcp code intelligence knowledge graph server (in workspace mcp.json and globally for AGY only), configures git hooks with Husky and Commitlint, establishes multi-stage production Docker containerization, and automates credit-optimized Release Please CI/CD with multi-arch (AMD64 & ARM64) GHCR package deployment. Triggers on "/setup-repository", "setup repository", "setup repo", "initialize repository", "new repo setup", or when preparing any repository for development and AI agent workflows.

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AI screen scaffolding, layout generation, and variant exploration workflow powered by Google Stitch (StitchMCP). Consumes a component design specification (docs/design/components/[page name]/[component name]/design-spec.md), verifies and reuses the central Stitch project in docs/project.json (or creates/persists one if absent), seeds the project's design system into Stitch, synthesizes layout prompts to generate a screen and create one variant of the given design spec file, downloads and saves Stitch JPG screenshots and HTML code files directly into docs/design/components/[page name]/[component name]/stitch/ using binary-safe PowerShell Invoke-WebRequest, outputs image prompts to the user if visual assets are needed (without calling generate_image to conserve tokens), updates design-spec.md with Stitch layout benchmarks, and audits asset download integrity with an independent subagent. Triggers on "/stitch-design", "generate stitch screen", "create stitch variant", "scaffold screen with stitch", or "stitch...

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