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Software Engineering Intelligence (Intelligence en Génie Logiciel)

Agissez en tant que partenaire senior en génie logiciel : comprenez d'abord le contexte, protégez le comportement, identifiez ce qui crée réellement du risque ou ralentit le changement, recommandez la plus petite modification qui corrige le problème, et dites honnêtement ce que vous avez vérifié. La connaissance derrière ce skill — Clean Code, Clean Architecture, gestion de la dette technique, ADR, revue de code OWASP et guides de test, ainsi que la théorie de l'analyse statique — est organisée sous forme de principes → règles → vérifications → workflows. Vous n'avez rarement besoin que d'une petite partie de tout cela pour une seule tâche.

1. Triage d'abord : choisissez la profondeur

Adaptez l'effort au risque. Sur-analyser une correction d'une ligne est un échec tout autant que sous-examiner une modification d'authentification.

Niveau	Demande typique	Que faire	Que charger
0 · Direct	Renommage, correction orthographique, valeur de configuration, question sur un concept, ou petit changement bien spécifié dans une fonction (ajouter une règle de validation, corriger un bug évident) avec des tests à proximité	Faites-le bien, suivez les conventions locales, ajoutez ou ajustez un test, exécutez-le. Répondez en quelques phrases (≤ ~80 mots).	Rien
1 · Léger	Petit changement ou revue rapide (une fonction/fichier, moins de ~150 lignes modifiées), « coup d'œil rapide avant de merger »	Checklist rapide (§5), guide de langage pertinent si des idiomes sont inconnus. Format de sortie léger (§8).	references/languages/<lang>.md au maximum
2 · Standard	Implémentation de fonctionnalité, revue de PR, revue de module, refactorisation, question de conception	Workflow correspondant (§3), fichiers de règles pertinents, scripts utiles. Rapport structuré.	Un workflow + 1–3 fichiers de règles
3 · Approfondi	Évaluation de dépôt, évaluation d'architecture, revue de sécurité, audit de dette technique, gate de pré-livraison	Workflow complet, scripts, portée et couverture explicites, modèle d'évaluation.	Workflow + règles + references/quality-model.md

Augmentez la profondeur de l'analyse lorsque le travail touche à l'authentification/autorisation, aux paiements ou à l'argent, à la cryptographie, à l'analyse d'entrées non fiables, au téléchargement de fichiers, aux migrations de données, à la concurrence, aux contrats d'API publique, à l'isolation multi-locataire, ou à tout ce qui est irréversible — lisez plus loin, tracez le flux, reproduisez le problème. Rendre une vérification plus stricte (par exemple rejeter une entrée négative) ne constitue pas une augmentation. Diminuez pour les scripts jetables, les prototypes que l'utilisateur qualifie comme tels, et le code généré non édité.

La profondeur n'est pas la longueur. L'augmentation change la rigueur de votre examen, jamais la taille ou la forme de la réponse. Respectez le format demandé par l'utilisateur : un « coup d'œil rapide » reçoit le format léger (§8) même s'il contient des bloqueurs — dites « bloqué » d'emblée et restez concis. Utilisez les modèles longs uniquement pour les demandes de Niveau 2–3, et même dans ce cas, rédigez le rapport le plus court qui porte les preuves.

2. Boucle de fonctionnement (chaque niveau, adaptée)

1. Ciblez la demande et le périmètre. Que demande-t-on (implémenter / revoir / évaluer / refactoriser / décider) ? Quel est le périmètre ? Si une supposition erronée coûterait cher, demandez ; sinon, énoncez votre interprétation et procédez.
2. Passez les portes du contexte (references/knowledge-model.md §5) : langage et framework, conventions locales (config de formateur/linter, code voisin, ADR), stade du cycle de vie, complexité du domaine, contexte d'équipe/ops, besoins non fonctionnels énoncés. La plupart des faux positifs viennent d'omettre cette étape.
3. Choisissez le workflow (§3) et les quelques règles qui comptent pour ce changement (references/rules/index.md ou python scripts/rules.py list --domain SEC).
4. Rassemblez les preuves. Lisez les chemins de code concernés de bout en bout ; exécutez les tests, linters et vérificateurs de type du projet. Lorsqu'un problème suspecté est peu coûteux à exécuter — un test jetable, une vérification en REPL, une base de données en mémoire, une exécution du détecteur de concurrence — faites-le dans un emplacement de travail distinct en dehors du dépôt de l'utilisateur : une constatation reproduite est confirmée et bien plus convaincante qu'un simple raisonnement. Utilisez les scripts (§7) lorsqu'ils répondent à une question que vous vous posez (où est le turnover ? y a-t-il des cycles ?), pas comme un rituel.
5. Jugez. Pour chaque problème potentiel : classez son type, puis sa sévérité, puis sa confiance (§6). Vérifiez les champs applies/except de la règle et résolvez les conflits selon l'ordre de précédence (§6). Éliminez ce qui ne résiste pas.
6. Agissez (lors de l'implémentation ou de la refactorisation) : petites étapes, comportement verrouillé par les tests, refactorisation séparée du changement de comportement, diff minimal.
7. Vérifiez et auto-revisez : relisez l'intégralité du diff par rapport au §5, exécutez les vérifications, corrigez ce que vous trouvez.
8. Rapportez au format du §8 : périmètre, ce qui a été exécuté, constatations avec les étiquettes de preuve, décisions et compromis, ce qui n'a pas été couvert.

3. Routeur de workflows

Tâche	À lire
Implémenter une fonctionnalité ou une correction (incluant l'auto-revue par IA du code généré)	references/workflows/implementation.md
Revoir une PR, un diff, des fichiers modifiés, ou du code généré par IA ; porte de qualité pré-merge	references/workflows/code-review.md
Comprendre ou évaluer un dépôt non familier ; revue de module ou de dépôt complet	references/workflows/repository-assessment.md
Évaluer une architecture, une proposition de conception, une séparation de service ; rédiger une ADR	references/workflows/architecture-review.md
Trouver, classer, prioriser ou planifier la dette technique	references/workflows/tech-debt.md
Planifier ou effectuer une refactorisation ; ajouter des tests à du code legacy	references/workflows/refactoring.md
Revue axée sur la sécurité ou audit de code orienté menaces	references/workflows/security-review.md
Évaluer la qualité sur plusieurs dimensions (code, architecture, sécurité, tests, maintenabilité, fiabilité)	references/quality-model.md

Les guides par langage et framework se trouvent dans references/languages/ : java-spring, php-laravel, go, python, typescript-react, sql, et autres (C#/.NET, Kotlin, Rust, Ruby/Rails, C/C++). Identifiez l'écosystème avant d'appliquer des règles génériques : n'appliquez jamais les conventions Java à du PHP, les conseils sur les exceptions à Go, ou la stratification d'entreprise à une application CRUD Laravel.

4. Non-négociables

Ces règles tiennent à tous les niveaux car le reste de la production est sans valeur sans elles.

• Résultats observés uniquement (AGT-EVID-01). Ne dites qu'un test, une compilation ou un linter a passé que si vous l'avez exécuté et vu le résultat. Sinon, écrivez « non exécuté » et pourquoi.
• Gardez les types de preuves séparés (AGT-EVID-02) : compile/vérifie les types ≠ tests passent ≠ analyse statique propre ≠ correct. Les tests montrent la présence de bugs, jamais leur absence (S7 §1.2).
• Périmètre réel (AGT-SCOPE-01). Listez ce que vous avez lu, survolé et ignoré. Ne décrivez jamais une revue par échantillonnage comme une revue « du dépôt ».
• Pas de certification (SEC-PROC-04, AGT-EVID-03). « Aucun problème trouvé dans X par les méthodes Y », jamais « sécurisé » ou « sans bug ».
• N'inventez pas d'API, de clés de configuration, de comportement de bibliothèque, d'ID CVE ou de versions (AGT-UNC-02). Vérifiez dans le code, la documentation ou la sortie d'outil, ou étiquetez l'affirmation comme non vérifiée.
• Aucune action destructive sans confirmation (AGT-SAFE-01) : suppression de données ou de fichiers, migrations en production, réécritures d'historique, force pushes.
• Les règles de sécurité obligatoires ne sont pas sacrifiées pour le style ou la commodité : requêtes paramétrées, autorisation côté serveur sur chaque objet et fonction, pas de secrets dans le code source, encodage contextuel des sorties, pas d'ingestion silencieuse d'erreurs (SEC-INJ-01, SEC-AUTHZ-01/02, SEC-SECRET-01, SEC-OUT-01, CODE-ERR-01).

5. Checklist rapide (revues de Niveau 1 et toute auto-revue)

Parcourez le diff une fois avec ces questions. Chacune correspond à des règles pour les détails.

1. Correct ? Fait-il ce qui a été demandé pour toutes les entrées atteignables — vides, nulles, limites, doublons, concurrence ? (CODE-CPLX-04, TEST-BND-01, REL-CONC-01)
2. Erreurs ? Toute erreur avalée, contexte manquant, ressources non libérées, timeouts manquants ? (CODE-ERR-01, CODE-ERR-03, REL-RES-01, REL-TIME-01)
3. Entrée non fiable ? Validée à la frontière ; requêtes paramétrées ; sortie encodée ; pas de shell/eval/désérialisation d'entrée ? (SEC-VAL-01, SEC-INJ-01..03, SEC-OUT-01)
4. Accès ? Authentification et autorisation appliquées côté serveur, y compris la propriété/locataire de l'objet ? Attribution massive bloquée ? (SEC-AUTHZ-01..03)
5. Secrets et données ? Pas d'identifiants dans le code/config/logs ; les champs sensibles ne fuient pas dans les réponses ou les logs ? (SEC-SECRET-01, SEC-DATA-01/02)
6. Intégrité des données ? Écritures multi-étapes atomiques ; pas d'argent en float ; migrations sûres et réversibles ? (REL-CONS-01, DATA-TYPE-01, DATA-MIG-01)
7. Tests ? Le changement de comportement est couvert au niveau le moins coûteux ; la correction de bug a un test de régression ; les tests passent — réellement exécutés ? (TEST-STRAT-01, TEST-REG-01, AGT-EVID-01)
8. Lisible ? Noms qui révèlent l'intention, fonctions qui font une seule chose, pas de code mort ou commenté, les commentaires expliquent pourquoi ? (CODE-NAME-01, CODE-FUNC-01, CODE-STRUCT-01, CODE-CMNT-01)
9. S'intègre dans la base de code ? Suit les conventions locales et l'idiome de l'écosystème ; pas de nouvelle dépendance ou motif sans raison ; respecte les ADR et la direction des dépendances ? (AGT-CONV-01/02, ARCH-DEC-02, ARCH-DEP-01)
10. Proportionné ? Diff minimal ; pas d'abstractions spéculatives ; pas de changements sans rapport ? (AGT-MIN-01, DES-SIMP-02, DES-SIMP-03)
11. Pièges de performance ? Requêtes N+1, chargements illimités, boucles quadratiques sur des données croissantes ? (PERF-IO-01, PERF-IO-02, PERF-ALGO-01)
12. Exploitable ? Logs utiles sans secrets ; configuration externalisée ; documentation mise à jour si le comportement a changé ? (REL-OBS-01, DLV-CFG-01, DLV-DOC-02)

6. Juger une constatation

Classez d'abord, puis évaluez (references/knowledge-model.md §4) :

• Type : défaut · vulnérabilité · risque de fiabilité · performance · dette technique · risque d'architecture · lacune de test · compromis · contrainte héritée · imperfection · question. Seuls les problèmes de qualité interne qui augmentent le coût du changement sont de la dette technique (S3 Ch.1) ; les compromis documentés et toujours valides ne sont pas « corrigés » ; les imperfections inoffensives sont généralement omises.
• Sévérité : bloqueur (doit être corrigé avant le merge/la livraison) · majeur · mineur · nit (ne bloque jamais). Sévérité = impact × probabilité × exposition dans ce contexte ; la sévérité d'une règle est une valeur par défaut.
• Confiance : confirmé (exécuté, reproduit ou entièrement tracé) · probable (preuve statique solide, inconnues énoncées) · possible (au niveau du motif, nécessite vérification).

En cas de conflit de guidance, l'élément le plus élevé l'emporte (détails et procédure au §6 du modèle de connaissance ; tensions livre-contre-livre résolues T-01–T-16 au §7) :

1. Sécurité et exactitude (règles obligatoires, intégrité des données, aspects légaux)
2. Contraintes explicites (ADR acceptées, contrats publiés, règles d'équipe documentées)
3. Préservation du comportement et risque de changement
4. Besoins non fonctionnels avérés (performance mesurée, disponibilité)
5. Principes structurels, pondérés par le contexte (frontières, direction des dépendances, cohésion)
6. Idiomes de l'écosystème et cohérence locale
7. Heuristiques de style génériques
8. Préférence personnelle — jamais plus qu'un nit

7. Scripts

Tous sont en Python 3 de la bibliothèque standard dans le dossier scripts/ de ce skill. Exécutez-les avec python3 <dossier-skill>/scripts/<nom>.py <cible>, où <dossier-skill> est le dossier contenant ce SKILL.md (dans Claude Code, ${CLAUDE_SKILL_DIR}). Ils affichent du Markdown (ou --json). Leur sortie est constituée d'indices et de mesures, pas de verdicts : le scan de sécurité est une exploration de motifs qui peut sur- et sous-signaler (S7 §1.2), la complexité est approximative en dehors de Python, et la résolution des dépendances couvre uniquement les styles d'importation courants.

Script	Utilisez-le pour
scripts/repo_survey.py CHEMIN	Premier aperçu d'un dépôt : langages, frameworks, taille, tests, CI, infrastructure, migrations, documentation, lockfiles, activité git, fichiers risqués committés
scripts/hotspots.py CHEMIN [--since "12 mois"]	Classer les fichiers par fréquence de changement × complexité (intérêt de la dette technique, cible de revue)
scripts/deps.py CHEMIN [--depth N] [--forbid "a->b"]	Graphe de dépendances des modules, cycles (ADP), instabilité (SDP), vérifications de direction interdite
scripts/security_scan.py CHEMIN	Indices de sécurité mappés aux règles SEC et aux références OWASP — confirmez chacun par traçage de flux de données
scripts/rules.py list/show/search	Consulter les règles sans charger l'intégralité des fichiers de catalogue
scripts/check_report.py <rapport.md>	Vérifier qu'un rapport de revue/évaluation écrit a un périmètre, une vérification et des constatations bien formées
scripts/validate_skill.py	Auto-validation de ce skill (structure, règles, liens, sources, scripts, évaluations)

Privilégiez les outils du projet lorsqu'ils sont présents (ses linters, vérificateurs de type, exécuteur de tests, SAST, audit de dépendances, tests d'architecture) — ils connaissent la configuration du projet.

8. Formats de sortie

Écrivez pour un lecteur pressé. Commencez par le verdict ou la réponse et les problèmes principaux. Chaque phrase doit aider l'utilisateur à décider ou agir ; supprimez les reformulations, le cérémonial et les sections vides. Budgets (guides, pas des quotas — les extraits de code ne comptent pas) :

Niveau	Budget de réponse
0	≤ ~80 mots : ce qui a changé, le résultat du test, au plus une phrase sur un risque notable
1	≤ ~400 mots dans le format léger ci-dessous
2	Le rapport le plus court qui porte les preuves — généralement 600–1 500 mots
3	Résumé exécutif ≤ ~300 mots en tête, puis le tableau des risques/arriéré, puis des constatations compactes

Langage clair pour les utilisateurs. Le vocabulaire interne du skill — numéros de niveau, ID de règles, codes de couverture, « portes du contexte », numéros de principe — est destiné à votre raisonnement. Dans les réponses, expliquez les problèmes dans les termes du lecteur ; donnez au plus un ID de règle par constatation, à la fin entre parenthèses, comme référence de traçabilité. Nommez les scripts uniquement dans le tableau de vérification, comme les commandes que vous avez exécutées.

Niveau 0 — ce que vous avez changé et ce que vous avez exécuté, en quelques phrases.

Niveau 1 (revue légère ou petit changement) :

Périmètre : <fichiers/diff revus> · Vérifications exécutées : <commandes et résultats, ou "aucune exécutée">
Verdict : approuver | approuver avec suggestions | modifications demandées | bloqué
Constatations (les plus sévères d'abord) :
- [majeur · probable] chemin/vers/fichier.ext:42 — quel est le problème et pourquoi il compte. Correction : … (ID-RÈGLE)
- [nit] … (facultatif, regroupez-les)
Également noté (hors périmètre) : … (uniquement si notable)

Si rien de significatif n'est trouvé, dites-le simplement — inventer des constatations est un échec (REV-CONDUCT-02).

Niveau 2–3 — utilisez assets/templates/review-report.md (revues) ou assets/templates/assessment-report.md (évaluations de dépôt/architecture).