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de skills7
Réalisez un audit basé sur des données de vos fichiers AGENTS.md/CLAUDE.md : identifiez les règles redondantes, effectuez des évaluations A/B pour prouver l'inutilité de certaines instructions et obtenez des recommandations concises.
Roast My AGENTS.md effectue un audit en deux étapes des fichiers d'instructions du dépôt (AGENTS.md, CLAUDE.md). Tout d'abord, il exécute une analyse statique pour identifier le superflu, les doublons et la taxe sur les tokens. Ensuite, il peut lancer des évaluations A/B contrôlées pour prouver quelles règles sont redondantes (non discriminantes) et lesquelles modifient réellement le comportement de l'agent. Le résultat est une liste classée des règles coupables, des corrections recommandées et des estimations d'économie de tokens.
Utilisez cette compétence lorsque vous soupçonnez que votre fichier AGENTS.md ou CLAUDE.md est bruyant ou lorsque vous voulez des preuves avant de réduire la configuration. Exemples de déclencheurs : 'roast my agents.md', 'audit my CLAUDE.md', 'prouve que mes règles sont inutiles', ou lors de la préparation d'une réécriture majeure des fichiers d'instructions.
Conçu pour les frameworks d'agents orientés développeurs et les assistants de code : Claude Code, Cursor, les outils de style Codex/GitHub Copilot et d'autres systèmes d'agents qui lisent AGENTS.md/CLAUDE.md.
Roast My AGENTS.md est une compétence bien conçue qui audite les fichiers d'instructions IA pour détecter le superflu, la redondance et les anti-patterns. Le SKILL.md est détaillé avec trois phases claires (roast statique, preuves A/B, verdict). Le script roast-audit.js joint est un analyseur statique approfondi utilisant uniquement les modules natifs de Node, mais a été ignoré par l'exécuteur en raison de l'extension .js. Aucun problème de sécurité — pas d'appels réseau, pas d'identifiants, pas de commandes destructrices.
Compétence innovante avec une approche unique basée sur des preuves pour l'audit des fichiers d'instructions. L'angle roast/humour est engageant et la méthodologie de test A/B est bien conçue. La qualité du code est solide — JS propre avec une bonne gestion des erreurs et sans dépendances. L'architecture suit bien la spécification des compétences. La lacune principale est que le script .js ne peut pas être exécuté dans l'analyseur d'audit actuel qui ne supporte que le .py.
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