Commandes Slash : Workflows Prédéfinis pour Exécution en Un Clic

Ce que vous allez apprendre

• Utiliser /init-deep pour générer la base de connaissances du projet en un clic
• Utiliser /ralph-loop pour faire travailler les agents en continu jusqu'à l'achèvement des tâches
• Exécuter un refactoring intelligent avec /refactor, en validant automatiquement chaque étape
• Utiliser /start-work pour démarrer le développement systématique à partir des plans Prometheus

Votre défi actuel

Lorsque vous exécutez répétitivement les mêmes tâches complexes, vous devez taper de longues instructions à chaque fois :

"S'il vous plaît, aidez-moi à analyser la structure de ce projet, trouver tous les modules clés, générer AGENTS.md pour chaque répertoire, puis explorer en parallèle les patterns du codebase..."

De telles longues instructions gaspillent du temps et sont sujettes à l'oubli d'étapes.

Quand utiliser cette approche

Les commandes slash sont des modèles de workflow prédéfinis qui déclenchent des tâches complexes en un clic. Ces commandes couvrent des scénarios de développement courants :

Scénario	Commande à utiliser
Initialiser la base de connaissances du projet	/init-deep
Faire travailler l'IA en continu	/ralph-loop
Refactoriser intelligemment le code	/refactor
Commencer à travailler à partir d'un plan	/start-work

Concepts fondamentaux

Les commandes slash sont des modèles de workflow prédéfinis qui exécutent rapidement des tâches complexes via des mots de déclenchement commençant par /.

Comment cela fonctionne :

oh-my-opencode inclut 6 commandes slash intégrées :

Commande	Fonction	Complexité
/init-deep	Générer des fichiers AGENTS.md hiérarchiques	Moyenne
/ralph-loop	Boucle de développement auto-référentielle	Élevée
/ulw-loop	Version Ultrawork de ralph-loop	Élevée
/cancel-ralph	Annuler la boucle Ralph active	Faible
/refactor	Refactoring intelligent avec chaîne d'outils complète	Élevée
/start-work	Commencer à travailler à partir du plan Prometheus	Medium

Commandes personnalisées

En plus des commandes intégrées, vous pouvez créer des commandes personnalisées (fichiers Markdown) dans les répertoires .opencode/command/ ou .claude/commands/.

🎒 Prérequis

• ✅ oh-my-opencode installé
• ✅ Au moins un fournisseur IA configuré
• ✅ Compréhension de base de l'utilisation des agents (recommandé d'apprendre d'abord Démarrage avec Sisyphus : L'Orchestrateur Principal)

Suivez le guide

Étape 1 : Générer la base de connaissances du projet

Pourquoi Les agents IA ont besoin de comprendre la structure et les conventions du projet pour travailler efficacement. La commande /init-deep analyse automatiquement le projet et génère des fichiers AGENTS.md hiérarchiques.

Entrez dans OpenCode :

/init-deep

Vous devriez voir : L'agent commence l'analyse parallèle de la structure du projet, explore les patterns de code et génère les fichiers AGENTS.md.

Utilisation avancée :

# Régénérer tous les fichiers (supprimer les existants)
/init-deep --create-new

# Limiter la profondeur de génération
/init-deep --max-depth=2

Exemple de sortie :

=== init-deep Terminé ===

Mode : update

Fichiers :
  [OK] ./AGENTS.md (racine, 120 lignes)
  [OK] ./src/hooks/AGENTS.md (45 lignes)
  [OK] ./src/agents/AGENTS.md (38 lignes)

Répertoires analysés : 12
AGENTS.md créés : 3

Étape 2 : Faire travailler l'IA en continu

Pourquoi Certaines tâches nécessitent plusieurs itérations pour être complétées (comme la correction de bugs complexes). La commande /ralph-loop fait travailler l'agent en continu jusqu'à ce que la tâche soit terminée, plutôt que de s'arrêter à mi-chemin.

Entrez dans OpenCode :

/ralph-loop "Corrigez le problème d'authentification sur la page de connexion, assurez-vous que tous les cas d'erreur sont gérés"

Vous devriez voir : L'agent commence à travailler et continue automatiquement après l'achèvement jusqu'à ce que le marqueur de complétion soit affiché.

Utilisation avancée :

# Marqueur de complétion personnalisé
/ralph-loop "Écrivez des tests unitaires" --completion-promise="TESTS_DONE"

# Limiter le nombre maximum d'itérations
/ralph-loop "Optimisez les performances" --max-iterations=50

Version Ultrawork (active tous les agents professionnels) :

/ulw-loop "Développez une API REST avec authentification, autorisation et limitation de débit"

Point de contrôle ✅

• L'agent continue-t-il automatiquement après chaque itération ?
• Voyez-vous l'invite "Ralph Loop Complete !" une fois terminé ?

Étape 3 : Annuler la boucle

Pourquoi Si la direction de la tâche est incorrecte ou si vous souhaitez une intervention manuelle, vous devez annuler la boucle.

Entrez dans OpenCode :

/cancel-ralph

Vous devriez voir : La boucle s'arrête et les fichiers d'état sont nettoyés.

Étape 4 : Refactoring intelligent

Pourquoi Lors du refactoring du code, les modifications aveugles peuvent introduire des bugs. La commande /refactor utilise une chaîne d'outils complète (LSP, AST-Grep, validation de tests) pour assurer un refactoring sûr.

Entrez dans OpenCode :

# Renommer un symbole
/refactor "Refactorisez la classe AuthService en UserService"

# Refactoriser un module
/refactor src/auth --scope=module --strategy=safe

# Refactoring par correspondance de patterns
/refactor "Migrez tous les endroits utilisant l'API dépréciée vers la nouvelle API"

Vous devriez voir : L'agent exécute un processus de refactoring en 6 phases :

1. Portail d'intention - Confirmer les objectifs de refactoring
2. Analyse du codebase - Exploration parallèle des dépendances
3. Construction de la carte de code - Cartographier la portée de l'impact
4. Évaluation des tests - Vérifier la couverture des tests
5. Génération du plan - Créer un plan de refactoring détaillé
6. Exécution du refactoring - Exécution étape par étape avec validation

Utilisation avancée :

# Stratégie agressive (autorise des modifications plus importantes)
/refactor "Refactoring d'architecture" --strategy=aggressive

# Portée fichier
/refactor "Optimisez les fonctions dans utils.ts" --scope=file

Exigence de couverture de tests

Si la couverture de tests du code cible est inférieure à 50%, /refactor refusera d'exécuter la stratégie agressive. Il est recommandé d'ajouter des tests d'abord.

Étape 5 : Commencer à travailler à partir d'un plan

Pourquoi Après la planification avec Prometheus, vous devez exécuter systématiquement les tâches du plan. La commande /start-work charge automatiquement le plan et utilise l'agent Atlas pour l'exécuter.

Entrez dans OpenCode :

# Sélection automatique d'un seul plan
/start-work

# Sélectionner un plan spécifique
/start-work "auth-api-plan"

Vous devriez voir :

• S'il n'y a qu'un seul plan : Sélection automatique et début de l'exécution
• S'il y a plusieurs plans : Liste de tous les plans pour sélection

Exemple de sortie :

Plans de travail disponibles

Heure actuelle : 2026-01-26T10:30:00Z
ID de session : abc123

1. [auth-api-plan.md] - Modifié : 2026-01-25 - Progression : 3/10 tâches
2. [migration-plan.md] - Modifié : 2026-01-26 - Progression : 0/5 tâches

Sur quel plan souhaitez-vous travailler ? (Entrez le numéro ou le nom du plan)

Point de contrôle ✅

• Le plan est-il correctement chargé ?
• Les tâches sont-elles exécutées dans l'ordre ?
• Les tâches terminées sont-elles marquées ?

Pièges courants

Piège 1 : /init-deep ignore les fichiers existants

Problème : En mode par défaut, /init-deep préserve les fichiers AGENTS.md existants, en ne mettant à jour ou en ne créant que les parties manquantes.

Solution : Utilisez le paramètre --create-new pour régénérer tous les fichiers.

Piège 2 : Boucle infinie /ralph-loop

Problème : Si l'agent ne peut pas terminer la tâche, la boucle continue jusqu'au nombre maximum d'itérations (100 par défaut).

Solution :

• Définissez un --max-iterations raisonnable (par exemple, 20-30)
• Utilisez /cancel-ralph pour annuler manuellement
• Fournissez une description de tâche plus claire

Piège 3 : Faible couverture de tests /refactor

Problème : Le code cible n'a pas de tests, le refactoring échouera.

Solution :

# Laissez l'agent ajouter des tests d'abord
"S'il vous plaît, ajoutez des tests unitaires complets pour AuthService, couvrant tous les cas limites"

# Puis refactorisez
/refactor "Refactorisez la classe AuthService"

Piège 4 : /start-work ne peut pas trouver le plan

Problème : Les plans générés par Prometheus ne sont pas enregistrés dans le répertoire .sisyphus/plans/.

Solution :

• Vérifiez si la sortie de Prometheus inclut le chemin du fichier du plan
• Confirmez que l'extension du fichier du plan est .md

Piège 5 : Format incorrect des paramètres de commande

Problème : La position ou le format des paramètres est incorrect.

Solution :

# ✅ Correct
/ralph-loop "Description de la tâche" --completion-promise=DONE

# ❌ Incorrect
/ralph-loop --completion-promise=DONE "Description de la tâche"

Résumé

Commande	Fonction principale	Fréquence d'utilisation
/init-deep	Générer automatiquement la base de connaissances du projet	Configuration initiale
/ralph-loop	Boucle de travail continu	Élevée
/ulw-loop	Version Ultrawork de la boucle	Moyenne
/cancel-ralph	Annuler la boucle	Faible
/refactor	Refactoring intelligent sûr	Élevée
/start-work	Exécuter les plans Prometheus	Moyenne

Meilleures pratiques :

• Utilisez /init-deep sur les nouveaux projets pour établir la base de connaissances
• Utilisez /ralph-loop pour les tâches complexes afin de laisser l'IA travailler en continu
• Préférez /refactor lors du refactoring de code pour assurer la sécurité
• Utilisez /start-work avec Prometheus pour un développement systématique

À venir

Dans la prochaine leçon, nous apprendrons Configuration avancée.

Vous apprendrez :

• Comment remplacer les modèles et les invites par défaut des agents
• Comment configurer les permissions et les restrictions de sécurité
• Comment personnaliser les Catégories et les Skills
• Comment ajuster le contrôle de concurrence des tâches en arrière-plan

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Annexe : Référence du code source

Cliquez pour développer les emplacements du code source

Mis à jour : 2026-01-26

Fonctionnalité	Chemin du fichier	Numéros de ligne
Définitions des commandes	src/features/builtin-commands/commands.ts	8-73
Chargeur de commandes	src/features/builtin-commands/index.ts	75-89
Modèle init-deep	src/features/builtin-commands/templates/init-deep.ts	Texte complet
Modèle ralph-loop	src/features/builtin-commands/templates/ralph-loop.ts	Texte complet
Modèle refactor	src/features/builtin-commands/templates/refactor.ts	Texte complet
Modèle start-work	src/features/builtin-commands/templates/start-work.ts	Texte complet
Implémentation du Hook Ralph Loop	src/hooks/ralph-loop/index.ts	Texte complet
Définitions des types de commandes	src/features/builtin-commands/types.ts	Texte complet

Fonctions clés :

• loadBuiltinCommands() : Charger les définitions de commandes intégrées, prend en charge la désactivation de commandes spécifiques
• createRalphLoopHook() : Créer les hooks de cycle de vie de Ralph Loop
• startLoop() : Démarrer la boucle, définir l'état et les paramètres
• cancelLoop() : Annuler la boucle active, nettoyer les fichiers d'état

Constantes clés :

• DEFAULT_MAX_ITERATIONS = 100 : Nombre maximum d'itérations par défaut
• DEFAULT_COMPLETION_PROMISE = "DONE" : Marqueur de complétion par défaut

Emplacement de la configuration :

• Désactiver les commandes : champ disabled_commands dans oh-my-opencode.json
• Configuration de la boucle : objet ralph_loop dans oh-my-opencode.json