tibtof/cobots

Plugins pour pipeline d'agents : pm/architect/dev/reviewer collaborant via l'état GitHub — robots collaboratifs, merges humains

Qu'est-ce que cobots ?

Cette compétence définit un processus d'audit automatisé exécuté à chaque fermeture de jalon GitHub. Elle analyse en profondeur l'ensemble du travail fusionné sous ce jalon : listes de PR fusionnées, issues, diffs. L'audit couvre six domaines clés : la conformité à la constitution (règles architecturales verrouillées), l'honnêteté des tests (tests de forme sans couverture comportementale), la dérive documentaire (documentation utilisateur vs comportement réel), les dépendances et licences (nouveautés, obsolescences, CVE connues), une rétrospective du pipeline (cycles de relecture, escalades, échecs de hooks) et un audit des prompts (adéquation des instructions aux nouveaux modèles). Les résultats sont publiés sous forme de commentaire sur l'issue de suivi du jalon ou d'une nouvelle issue intitulée 'audit: <jalon>'. Chaque constat de sévérité moyenne ou supérieure donne lieu à une issue GitHub, étiquetée pour le prochain cycle, et se termine par un verdict en un paragraphe sur la santé du codebase. L'audit ne corrige rien lui-même ; il alimente le pipeline de corrections. Cette compétence est conçue pour les environnements d'agents utilisant GitHub comme source de vérité (Claude Code, Cursor, Codex) et nécessite l'outil CLI `gh` pour interagir avec l'API GitHub.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

audit

Exécuté à chaque fermeture de jalon, avant le début du jalon suivant. Utiliser le modèle
le plus puissant disponible (fable) — c'est le contrepoids lourd de jugement face au
pipeline quotidien.

Périmètre

Tout ce qui a été fusionné sous le jalon :
gh pr list --state merged --search "milestone:<nom>" plus la liste des issues.

Balayage

  1. Conformité à la constitution — échantillonner les diffs fusionnés par rapport aux
    décisions verrouillées et aux règles architecturales. La dérive s'accumule ; nommer
    chaque violation.
  2. Honnêteté des tests — trouver les tests qui vérifient la forme mais pas le
    comportement ; les critères d'acceptation livrés sans test de couverture.
  3. Dérive documentaire — surfaces orientées utilisateur vs comportement réel
    (vérification ponctuelle en exécutant les commandes documentées).
  4. Dépendances et licences — tout ce qui est nouveau depuis le dernier audit ;
    obsolescence ; CVE connues pour lesquelles des outils écosystème existent.
  5. Rétrospective du pipeline — nombre de cycles de relecture, escalades, échecs de
    hooks pendant le jalon : quelle étape a généré du gaspillage ? Une règle d'agent
    a-t-elle été ignorée de manière répétée (signe que la règle doit être dans un hook,
    pas dans un prompt) ?
  6. Audit des prompts — si une nouvelle génération de modèle est sortie depuis le
    dernier audit, relire les prompts des agents cobots pour détecter les instructions
    qui ne conviennent plus (filtres de sévérité, avertissements déclenchés
    excessivement, contournements spécifiques au modèle).

Sortie

Un commentaire de rapport d'audit sur l'issue de suivi du jalon (ou une nouvelle issue
intitulée audit: <jalon>) : constats classés par sévérité, chacun avec des références
de fichier/PR et une correction d'une ligne. Déposer une gh issue par constat de
sévérité moyenne ou supérieure, étiquetée pour le cycle suivant. Terminer par un verdict
d'un paragraphe : le codebase est-il en meilleure santé que lors du dernier audit ?

Ne pas

  • Corriger quoi que ce soit sur place — l'audit dépose des issues ; le pipeline les
    corrige.
  • Filtrer les constats par politesse. Tout signaler, classé par ordre.

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