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Meilleures pratiques d'utilisation

Ce que vous pourrez faire après ce cours

  • ✅ Sélectionner précisément les mots-clés déclencheurs, permettant à l'IA d'activer les compétences au bon moment
  • ✅ Optimiser la gestion du contexte, réduire la consommation de tokens, améliorer la vitesse de réponse
  • ✅ Gérer les scénarios de collaboration multi-compétences, éviter les conflits et la confusion
  • ✅ Maîtriser les modes d'utilisation courants, améliorer l'efficacité du travail

Votre problème actuel

Vous pourriez rencontrer ces scénarios :

  • ✗ Saisissez « aidez-moi à déployer », mais l'IA n'active pas la compétence Vercel Deploy
  • ✗ La même tâche déclenche plusieurs compétences, l'IA ne sait pas laquelle utiliser
  • ✗ Les compétences occupent trop de contexte, l'IA « oublie » vos besoins
  • ✗ Vous devez expliquer la tâche à chaque fois, vous ne savez pas comment faire en sorte que l'IA se souvienne de vos habitudes

Quand utiliser cette technique

Lorsque vous utilisez Agent Skills et rencontrez :

  • 🎯 Déclenchement inexact : compétences non activées ou mauvaise compétence activée
  • 💾 Pression de contexte : compétences occupent trop de tokens, affectant les autres conversations
  • 🔄 Conflit de compétences : plusieurs compétences activées simultanément, l'IA exécute en confusion
  • Baisse des performances : réponse de l'IA ralentit, nécessite une optimisation

L'idée centrale

La philosophie de conception d'Agent Skills :

Agent Skills adopte le mécanisme de chargement à la demande - Claude ne charge au démarrage que le nom et la description de la compétence (environ 1-2 lignes), et ne lit le contenu complet de SKILL.md que lorsqu'il détecte des mots-clés pertinents. Cette conception minimise au maximum la consommation de contexte tout en maintenant l'activation précise des compétences.

Les trois dimensions clés de l'efficacité d'utilisation :

  1. Précision du déclenchement : choisir les mots-clés appropriés pour que les compétences s'activent au bon moment
  2. Efficacité du contexte : contrôler la longueur du contenu des compétences, éviter d'occuper trop de tokens
  3. Clarté de la collaboration : définir clairement les frontières des compétences, éviter les conflits multi-compétences

Meilleure pratique 1 : choisir précisément les mots-clés déclencheurs

Qu'est-ce qu'un mot-clé déclencheur ?

Les mots-clés déclencheurs sont définis dans le champ description de SKILL.md, indiquant à l'IA quand elle devrait activer cette compétence.

Principe clé : la description doit être spécifique, le déclenchement doit être explicite

Comment écrire une description efficace ?

❌ Exemple incorrect : description trop vague

yaml
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name: my-deploy-tool
description: A deployment tool for applications  # trop vague, impossible à déclencher
---

Problèmes :

  • Aucun scénario d'utilisation explicite
  • Ne contient pas les mots-clés que l'utilisateur pourrait dire
  • L'IA ne peut pas juger quand activer

✅ Exemple correct : description spécifique et contenant des mots-clés

yaml
---
name: vercel-deploy
description: Deploy applications and websites to Vercel. Use this skill when user requests deployment actions such as "Deploy my app", "Deploy this to production", "Create a preview deployment", "Deploy and give me the link", or "Push this live". No authentication required.
---

Avantages :

  • Scénario d'utilisation explicite (Deploy applications)
  • Liste des phrases déclencheurs spécifiques (« Deploy my app », « Deploy this to production »)
  • Décrit la valeur unique (No authentication required)

Guide de sélection des mots-clés déclencheurs

Scénario d'écritureMots-clés recommandésÀ éviter
Opérations de déploiement« deploy », « production », « push », « publish »« send », « move »
Audit de code« review », « check », « audit », « optimize »« look at », « see »
Vérification de conception« accessibility », « a11y », « UX check », « design audit »« design », « style »
Optimisation des performances« optimize », « performance », « improve speed »« faster », « better »

Mises en garde : erreurs courantes

Évitez ces erreurs

Utiliser seulement des mots génériques

yaml
description: A tool for code review  # « code review » trop générique

Scénario spécifique + mots-clés

yaml
description: Review React components for performance issues. Use when user says "review performance", "check optimization", or "find bottlenecks".

Trop peu de mots-clés

yaml
description: Deploy to Vercel  # un seul scénario

Couvrir plusieurs expressions

yaml
description: Deploy to Vercel. Use when user says "deploy", "push live", "create preview", or "publish".

Meilleure pratique 2 : techniques de gestion du contexte

Pourquoi la gestion du contexte est-elle importante ?

Les tokens sont une ressource limitée. Si SKILL.md est trop long, il occupera beaucoup de contexte, causant que l'IA « oublie » vos besoins ou que la réponse ralentisse.

Principe clé : garder SKILL.md concis

Règle d'or

Garder le fichier SKILL.md sous 500 lignes

Selon la documentation officielle, les stratégies suivantes peuvent minimiser l'utilisation du contexte :

StratégieDescriptionEffet
Garder SKILL.md concisMettre les références détaillées dans des fichiers séparésRéduire la quantité de chargement initial
Écrire une description spécifiqueAider l'IA à juger précisément quand activerÉviter les déclenchements erronés
Divulgation progressiveNe lire les fichiers de support que si nécessaireContrôler la consommation réelle de tokens
Prioriser l'exécution de scriptsLa sortie du script ne consomme pas de contexte, seule la sortie de résultat le faitRéduire considérablement l'utilisation de tokens
Référence de fichier à un seul niveauLier directement de SKILL.md vers les fichiers de supportÉviter les imbrications multiples

Résumé de ce cours

Points clés :

  1. Mots-clés de déclenchement : la description doit être spécifique, couvrir plusieurs expressions que l'utilisateur pourrait dire
  2. Gestion du contexte : garder SKILL.md < 500 lignes, utiliser la divulgation progressive, prioriser les scripts
  3. Collaboration multi-compétences : distinguer clairement les mots déclencheurs pour séparer les compétences, traiter explicitement les tâches multiples par ordre
  4. Optimisation des performances : simplifier le contexte de conversation, éviter le chargement répété, surveiller l'utilisation des tokens

Mnémo des meilleures pratiques :

La description doit être spécifique, le déclenchement explicite Le fichier ne doit pas être trop long, les scripts prennent de la place Plusieurs compétences ont des frontières, l'ordre des tâches doit être clair Le contexte doit être concis, nettoyez régulièrement pour éviter les ralentissements


Aperçu du cours suivant

Dans le cours suivant, nous approfondirons Architecture et détails d'implémentation d'Agent Skills.

Vous apprendrez :

  • Processus de construction détaillé (parse → validate → group → sort → generate)
  • Comment fonctionne le parseur de règles
  • Système de types et modèle de données
  • Mécanisme d'extraction des cas de test
  • Algorithme de détection de frameworks des scripts de déploiement

Annexe : Référence du code source

Cliquez pour voir les emplacements du code source

Dernière mise à jour :2026-01-25

FonctionnalitéChemin de fichierLigne
Meilleures pratiques de gestion du contexteAGENTS.md:70-7870-78
Exemples de déclenchement de compétencesREADME.md:88-10288-102
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Principes clés :

  • Keep SKILL.md under 500 lines : garder le fichier de compétence concis
  • Write specific descriptions : écrire des descriptions spécifiques pour aider l'IA à juger
  • Use progressive disclosure : divulgation progressive du contenu détaillé
  • Prefer scripts over inline code : prioriser l'exécution de scripts pour réduire la consommation de tokens