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de llm-autonomous-agent-plugin-for-claude21
Directives et modèles de communication pour coordonner quatre groupes d'agents (analyse, décision, exécution, validation) afin de permettre des boucles de rétroaction fiables et la gestion des connaissances.
Cette compétence codifie les meilleures pratiques pour la collaboration inter-groupes dans une architecture d'agents à quatre niveaux : Groupe 1 (analyse), Groupe 2 (décision), Groupe 3 (exécution) et Groupe 4 (validation). Elle définit des schémas de communication, des protocoles de transfert, des pratiques de boucle de rétroaction et des modèles de transfert de connaissances et de spécialisation.
Appliquez cette compétence lors de la conception ou de l'exploitation de systèmes multi-agents nécessitant des transferts clairs, des cycles de rétroaction mesurables, ou lors de l'orchestration de workflows complexes bénéficiant de scores de confiance, de plans d'exécution prioritaires et d'une amélioration itérative. Utile pour les orchestrateurs, les agents coordinateurs et les équipes construisant des pipelines d'agents.
Visé vers les frameworks d'agents et les orchestrateurs (Claude Code, exécuteurs d'agents autonomes et systèmes pouvant appeler des bibliothèques d'intégration Python).
Cette compétence documente les modèles de communication et les stratégies de coordination pour une architecture d'agent à quatre niveaux (analyse→décision→exécution→validation). Elle est entièrement instructionnelle — pas de scripts, pas de code exécutable, juste des directives SKILL.md avec des exemples de code Python référençant des modules de bibliothèque (lib.group_collaboration_system, etc.) qui ne sont pas livrés avec la compétence. Rédaction bien structurée avec des anti-modèles et des meilleures pratiques clairs, mais les bibliothèques référencées sont fictives — les utilisateurs ne peuvent pas réellement utiliser les fonctions démontrées. Public de niche : utile uniquement pour les équipes construisant exactement cette architecture à quatre niveaux.
Compétence de documentation pure. Aucune préoccupation de sécurité — pas de scripts, pas d'appels réseau, pas de commandes. La qualité du code est correcte pour ce qui est présent (structure claire, bons exemples), mais les extraits Python référencent des modules inexistants, les rendant inutilisables par copier-coller. L'architecture est moyenne : le frontmatter est présent, mais il n'y a pas de répertoires scripts/ ou references/, et les contrats de sortie sont implicites. L'utilité est limitée car la compétence décrit une architecture d'opinion qui nécessite une base de code spécifique pour être implémentée.
Development Worktree
Create an isolated git worktree for feature work, auto-run project setup, and verify a clean test baseline before development.
ds-fix — data-science mid-analysis fixer
Orchestrates diagnosis and targeted fixes mid-analysis: diagnose root cause, apply fixes with output-first verification, and update project learnings.
Readwise Reader Document Management
Manage Readwise Reader documents: list, save, search, move, tag, highlight, export and bulk-edit via official and custom CLIs.
Bounty Hunter — Atlas
Persona skill: 'Atlas' — a profit-focused developer persona for discovering, evaluating and executing paid bounties or freelance tasks with ROI-aware workflows.
Full Stack Builder
End-to-end builder that scaffolds, implements, tests, and optionally deploys web and API applications from a natural-language specification.
ezBookkeeping API Tools
Command-line API tools for ezBookkeeping: record and query transactions, retrieve accounts/categories/tags, and fetch exchange rates for self-hosted personal fi
Feishu Voice Sender
Convert MP3s and send them as native Feishu voice messages (playable voice clips) to users or groups.
StateTree Behavior
Tools to create, inspect, and edit Unreal Engine StateTree assets (hierarchical state machines) and Blueprint task workflows.