yekeyekegh/hypo-driven-ps

Skill de diagnostic et résolution structurés pilotés par hypothèses — utilisez des « critères mesurables + classement gain d'information ÷ coût + orchestration à trois rôles » pour résoudre les problèmes bloqués, de cause inconnue ou à multiples possibilités.

Qu'est-ce que hypo-driven-ps ?

Ce Skill, « yekeyekegh/hypo-driven-ps », est un outil de résolution structurée de problèmes basé sur des hypothèses, conçu pour les agents IA (Claude Code, Cursor, Codex) et les développeurs confrontés à des situations complexes, ambiguës ou à causes multiples. Il s'appuie sur trois piliers : (1) la formulation d'hypothèses avec des critères mesurables pour valider ou infirmer chaque piste, (2) le classement des hypothèses selon un ratio « gain d'information ÷ coût de vérification » afin d'optimiser l'effort d'investigation, et (3) une orchestration à trois rôles (un analyste qui génère les hypothèses, un critique qui les challenge, et un décideur qui sélectionne la meilleure action). Le processus est itératif : il affine les hypothèses au fil des résultats, réduisant ainsi les impasses et accélérant la résolution. Adapté aux environnements de développement, il peut diagnostiquer des bugs, des défaillances systèmes ou des décisions architecturales, et fonctionne via des invites structurées et des boucles de rétroaction.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait hypo-driven-ps ?

Skill de diagnostic et résolution structurés pilotés par hypothèses — utilisez des « critères mesurables + classement gain d'information ÷ coût + orchestration à trois rôles » pour résoudre les problèmes bloqués, de cause inconnue ou à multiples possibilités. Hypothesis-driven structured problem solving.

Présentation

Ce Skill vous aide à décomposer et résoudre des problèmes complexes de manière systématique. Il est particulièrement utile lorsque :

  • La cause du problème est inconnue ou ambiguë.
  • Plusieurs causes possibles sont en jeu.
  • Vous êtes coincé dans une impasse.

Comment ça marche

  1. Formuler des hypothèses : Pour chaque piste possible, définissez un critère mesurable qui permet de valider ou d'invalider l'hypothèse.
  2. Classer les hypothèses : Calculez le ratio gain d'information ÷ coût de vérification pour chaque hypothèse. Classez-les par ordre décroissant de ce ratio.
  3. Orchestration à trois rôles :
    • Analyste : génère les hypothèses et les critères.
    • Critique : challenge les hypothèses, recherche les biais et les failles.
    • Décideur : choisit la meilleure action à mener.
  4. Itérer : Après chaque test, mettez à jour les hypothèses en fonction des résultats. Répétez jusqu'à résolution.

Exemples d'utilisation

  • Débogage : Identifier la cause racine d'un plantage.
  • Décision d'architecture : Évaluer des approches alternatives.
  • Dépannage système : Isoler un goulot d'étranglement.

Commandes et invites

# Lancer le processus avec un prompt structuré
hypo-driven-ps start --problem "Description du problème"

# Ajouter une hypothèse manuellement
hypo-driven-ps add-hypothesis --title "Hypothèse X" --criteria "Critère mesurable"

# Afficher le classement actuel
hypo-driven-ps rank

Environnement

  • Plateformes supportées : Claude Code, Cursor, Codex, et tout agent IA compatible avec les invites structurées.
  • Variables d'environnement : Aucune requise.
  • Dépendances : Aucune externe.

Notes

  • Assurez-vous que les critères de validation sont objectifs et mesurables.
  • Le coût peut être exprimé en temps, en effort ou en ressources.
  • L'orchestration à trois rôles peut être simulée par un seul agent si nécessaire, mais la séparation des rôles améliore la rigueur.

Traduit depuis l'original en anglais/français. Le nom du Skill et les chemins de commande restent inchangés.

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