Guide complet pour créer des Claude Skills

• Les Claude Skills sont des packages de connaissances de workflow conçus pour définir une fois des flux de travail récurrents et les réutiliser durablement
• Un guide PDF de 33 pages rédigé directement par Anthropic couvre pas à pas l’ensemble du processus, de la conception des Skills à leur structuration, test et déploiement
• Il inclut un large éventail de cas d’usage, de l’automatisation de workflows autonomes au renforcement de l’intégration d’outils basée sur MCP
• Il s’appuie sur des schémas éprouvés et des cas d’échec observés en conditions réelles
• Si vos 2 ou 3 principaux workflows sont déjà clarifiés, il est possible de créer et tester un premier Skill en 15 à 30 minutes

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Introduction

• Ce guide vise à traiter les Claude Skills non pas comme des prompts ponctuels, mais comme des actifs de workflow réutilisables
• Les Skills sont définis comme une structure conçue pour apprendre une fois à Claude une tâche ou un processus donné, puis le réutiliser de manière cohérente dans toutes les conversations
• Ils évitent d’avoir à réexpliquer à chaque fois les préférences de l’utilisateur, sa manière de travailler ou sa connaissance métier, ce qui réduit fortement les coûts cognitifs et opérationnels

• Situations où les Skills sont particulièrement efficaces

  • Les Skills sont les plus efficaces pour des tâches répétables et structurées
    • Génération de design frontend à partir de spécifications
    • Réalisation de recherches selon une méthodologie constante
    • Rédaction de documents conformes au guide de style de l’équipe
    • Orchestration de processus complexes en plusieurs étapes
  • Ils se combinent naturellement avec les fonctionnalités intégrées de Claude (exécution de code, génération de documents, etc.)

• Répartition des rôles entre MCP et Skills

  • En cas d’utilisation d’intégrations MCP, les Skills sont décrits comme une couche supplémentaire qui stabilise les workflows, au-delà du simple raccordement d’outils
  • Si MCP fournit « ce qu’il est possible de faire », les Skills fixent « comment il faut le faire »
  • Cela permet de transformer un accès brut aux outils en une expérience d’automatisation fiable

• Objectif et portée du guide

  • Ce document couvre l’ensemble du processus nécessaire à la création de Skills
    • Planification en amont et conception de la structure
    • Méthodes de rédaction concrètes
    • Test et amélioration itérative
    • Déploiement et partage
  • Il couvre tous les périmètres d’usage, du Skill personnel au Skill standard interne à une équipe, jusqu’au Skill destiné au partage avec la communauté
  • Il est centré moins sur la théorie que sur des schémas et exemples validés en pratique

• Public visé

  • Les développeurs qui veulent que Claude exécute un workflow précis toujours de la même manière
  • Les power users qui veulent automatiser des tâches répétitives
  • Les équipes qui cherchent à standardiser l’usage de Claude à l’échelle d’une organisation
  • Les builders qui veulent combiner une connaissance de workflow avec des connecteurs MCP

• Parcours d’utilisation du guide

  • Si l’objectif est de créer des Skills autonomes :
    • Fundamentals
    • Planning and Design
    • Recommandation de se concentrer surtout sur les catégories 1 et 2
  • Si l’objectif est de renforcer une intégration MCP :
    • Section Skills + MCP
    • Recommandation de se concentrer surtout sur la catégorie 3
  • Les deux parcours partagent les mêmes exigences techniques et seules les parties nécessaires peuvent être appliquées de manière sélective

• Résultat attendu

  • Le guide est conçu pour permettre de finaliser un Skill utile en une seule session
  • Si 2 ou 3 workflows principaux sont clairement définis, un premier Skill peut être créé et testé en environ 15 à 30 minutes
  • L’Introduction clarifie la perspective centrale sur laquelle reposent tous les chapitres suivants :
    « Les Skills ne sont pas des prompts, mais des connaissances de travail réutilisables »

Chapter 1: Concepts de base (Fundamentals)

• Ce chapitre présente les fondements conceptuels et la philosophie de conception nécessaires à la compréhension des Claude Skills
• Il définit les Skills non comme un simple ensemble de prompts, mais comme des unités de connaissance de travail réutilisées dans la durée
• Il résume les principes clés qui servent de base aux discussions sur la conception, les tests et le déploiement abordées dans les chapitres suivants

• Qu’est-ce qu’un Skill ?

  • Un Skill est une structure qui permet d’apprendre une fois à Claude comment exécuter une tâche ou un workflow spécifique, afin de le réutiliser ensuite de manière répétée
  • Il est conçu pour éviter d’avoir à réexpliquer à chaque fois les préférences de l’utilisateur, les procédures ou la connaissance métier
  • Il est particulièrement efficace pour les tâches à forte répétitivité
  • Exemples :
    • Génération de design frontend à partir de spécifications
    • Réalisation de recherches de manière cohérente
    • Rédaction de documents conformes au guide de style de l’équipe
    • Exécution automatisée de processus en plusieurs étapes

• Composants de base d’un Skill

  • Un Skill est organisé sous la forme d’un dossier unique
  • Composant obligatoire :
    • SKILL.md : fichier central contenant le frontmatter YAML et les instructions Markdown
  • Composants optionnels :
    • scripts/ : code exécutable en Python, Bash, etc.
    • references/ : documents et guides consultés si nécessaire
    • assets/ : templates et ressources utilisés dans les livrables
  • Cette structure est conçue pour concilier simplicité et extensibilité

• Principe de conception clé 1 : Progressive Disclosure

  • Les Skills suivent une structure de chargement de l’information en 3 niveaux

  • Niveau 1 : frontmatter YAML

    • Toujours chargé dans le prompt système de Claude
    • Il ne contient que les informations minimales permettant de déterminer quand le Skill doit être utilisé
    • Il sert à éviter le chargement de contexte inutile

  • Niveau 2 : corps de SKILL.md

    • Chargé lorsque Claude juge le Skill pertinent
    • Il contient la procédure réelle et les instructions d’exécution

  • Niveau 3 : fichiers liés

    • references, scripts, assets, etc.
    • Explorés uniquement si Claude estime qu’ils sont nécessaires
    • Cela permet de préserver l’expertise tout en minimisant la consommation de tokens
  • Cette structure permet d’atteindre un équilibre entre coût de contexte et précision d’exécution

• Principe de conception clé 2 : Composability

  • Claude peut charger plusieurs Skills simultanément
  • Chaque Skill doit donc :
    • ne pas supposer qu’il sera exécuté seul
    • être conçu de façon à ne pas entrer en conflit avec d’autres Skills
  • L’environnement de base suppose donc une collaboration possible entre plusieurs Skills

• Principe de conception clé 3 : Portability

  • Les Skills sont conçus pour fonctionner de la même manière dans les environnements Claude.ai, Claude Code et API
  • Un Skill créé une fois peut être réutilisé sur différentes plateformes sans modification
  • En revanche, les scripts, l’accès réseau, etc. restent soumis aux contraintes de l’environnement d’exécution

• Relation entre MCP et Skills

  • Lorsqu’on utilise MCP, les Skills jouent le rôle de couche de connaissance (knowledge layer)
  • MCP fournit l’accès aux outils et aux données
  • Les Skills définissent comment ces outils doivent être utilisés

  • Métaphore de la cuisine

    • MCP : la cuisine, les ingrédients et les ustensiles
    • Skills : la recette
    • Une fois combinés, l’utilisateur n’a plus besoin de concevoir lui-même les processus complexes

• En cas d’utilisation sans MCP

  • Les Skills restent tout à fait utiles même sans MCP
  • Rien qu’avec les fonctionnalités intégrées de Claude (génération de documents, exécution de code, etc.), ils permettent de :
    • standardiser les tâches répétitives
    • garantir une qualité cohérente
    • améliorer la vitesse d’exécution

• Message clé de ce chapitre

• Les Skills ne relèvent pas d’une optimisation de prompt à court terme, mais constituent des actifs de travail qui s’accumulent dans le temps
• L’essentiel n’est pas tant « ce qu’il est possible de faire » que « fixer la manière de le faire »
• Les chapitres suivants prolongent cette idée vers les étapes concrètes de conception et d’exploitation

Chapitre 2 : planification et conception (Planning and Design)

• Ce chapitre part du principe que la réussite ou l’échec de la création de Skills se joue presque entièrement dans la qualité de la conception en amont de la rédaction

• Avant même l’implémentation technique, il faut clarifier quel problème sera résolu et quel flux sera figé

• Un Skill bien conçu simplifie l’implémentation et réduit fortement les coûts de test et de maintenance

• Point de départ : définir les cas d’usage

  • Avant de rédiger un Skill, il faut impérativement définir 2 à 3 cas d’usage concrets (use cases)
  • Un cas d’usage ne doit pas être un objectif abstrait, mais inclure jusqu’aux formulations réelles de l’utilisateur et au résultat attendu

  • Éléments d’un bon cas d’usage

    • l’objectif que l’utilisateur veut atteindre
    • la phrase déclencheuse que l’utilisateur pourrait prononcer
    • les tâches séquentielles à effectuer en interne
    • les outils utilisés (fonctionnalités natives de Claude ou MCP)
    • l’état final attendu
  • L’exemple souligne l’importance d’une définition claire des conditions de départ, étapes de traitement et état d’achèvement, comme pour la « planification de sprint »

• Questions clés à se poser avant la conception

  • Que veut réellement terminer l’utilisateur ?
  • Quel workflow multi-étapes est nécessaire pour obtenir ce résultat ?
  • À quelle étape faut-il quel outil ?
  • Où intégrer les connaissances métier ou bonnes pratiques qui nécessitent un jugement humain ?
  • Si l’on ne peut pas répondre clairement à ces questions, le Skill n’est pas encore prêt à être figé

• Principaux types de cas d’usage de Skill observés

  • Catégorie 1 : génération de documents et d’actifs

    • Utilisée pour produire des livrables où la cohérence de qualité est essentielle
    • Cela inclut des documents, présentations, designs, code et livrables UI
    • Caractéristiques :
      • intégration de guides de style et de règles de marque
      • utilisation de modèles de sortie
      • inclusion d’une checklist qualité finale
    • Peut être entièrement réalisée avec les fonctionnalités natives de Claude, sans outil externe

  • Catégorie 2 : automatisation de workflow

    • Adaptée aux processus qui exigent l’exécution répétée de plusieurs étapes
    • Exemple : skill-creator
    • Caractéristiques :
      • inclusion d’une progression étape par étape et de points de vérification
      • fourniture de modèles structurés
      • intégration de boucles de revue intermédiaire et d’amélioration
    • Décrite comme un type qui privilégie la stabilité du processus plutôt que le résultat

  • Catégorie 3 : renforcement MCP

    • Transforme l’accès aux outils fournis par un serveur MCP en workflow réellement exploitable
    • Caractéristiques :
      • combinaison séquentielle de plusieurs appels MCP
      • enrichissement automatique du contexte, sans que l’utilisateur ait à tout préciser
      • gestion intégrée des situations d’erreur MCP
    • Défini non comme une simple automatisation, mais comme une encapsulation d’un mode d’usage spécialisé

• Importance de la définition des critères de réussite

  • Un Skill ne doit pas être évalué parce qu’il « semble bien fonctionner », mais selon son effet d’amélioration réel
  • Les critères de réussite ne sont pas présentés comme des chiffres ultra-précis, mais comme des repères orientés

  • Critères quantitatifs

    • déclenchement automatique dans la majorité des requêtes visées
    • réduction du nombre d’appels d’outils et de l’usage de tokens lors de l’utilisation du Skill
    • exécution complète du workflow sans échec d’appel MCP

  • Critères qualitatifs

    • le processus avance sans que l’utilisateur ait à indiquer l’étape suivante
    • la structure et la qualité des résultats restent cohérentes sur des exécutions répétées
    • même un nouvel utilisateur peut réussir dès sa première tentative
  • Le texte reconnaît qu’une part de jugement intuitif (vibes) peut entrer dans l’évaluation, tout en précisant qu’il faut conserver une base de comparaison

• Aperçu des exigences techniques

  • Le Skill doit suivre une structure de répertoires fixe
  • Le fichier SKILL.md est obligatoire, et son nom doit correspondre exactement
  • Le nom du dossier et le champ name doivent utiliser le kebab-case
  • Ne pas placer de README.md dans le dossier du Skill

• Rôle du frontmatter YAML

  • Le frontmatter est le signal clé qui permet à Claude de décider quand charger le Skill
  • Champs minimaux requis :
    • name
    • description
  • La description doit impérativement inclure :
    • ce que fait le Skill
    • quand l’utiliser
    • des formulations concrètes que l’utilisateur pourrait employer
  • Un langage centré sur l’utilisateur est plus important qu’une explication technique

• Principes de conception du frontmatter

  • rester sous 1024 caractères
  • ne pas utiliser de balises XML
  • usage limité de certains noms (claude, anthropic) pour des raisons de sécurité
  • les métadonnées sont facultatives, mais il est recommandé d’inclure la version et les informations sur l’auteur

• Orientation de conception du corps de SKILL.md

  • fournir des instructions claires et exécutables, étape par étape
  • présenter des exemples avec les résultats attendus
  • inclure les erreurs fréquentes et leur résolution
  • déplacer les explications trop détaillées dans le répertoire references

• L’idée centrale du chapitre 2 est qu’il faut traiter les Skills non comme un « ensemble de prompts », mais comme un livrable de conception de workflow porteur d’une intention

Chapitre 3 : tests et amélioration itérative (Testing and Iteration)

• Ce chapitre se concentre sur le processus permettant d’amener les Skills à un niveau réellement fiable
• Plus que leur simple création, l’essentiel pour un Skill est de vérifier quand il est chargé, comment il s’exécute et comment ses résultats s’améliorent
• Il est important d’ajuster l’intensité des tests en fonction du périmètre d’usage et de l’impact

• Choisir le niveau de test

  • Les tests de Skills peuvent être menés à différents niveaux selon la qualité attendue et l’étendue du déploiement

  • Tests manuels (Claude.ai)

    • Saisir directement des requêtes dans Claude.ai pour vérifier le comportement
    • Permet des itérations rapides sans configuration supplémentaire
    • Adapté à la validation de la conception initiale et aux corrections rapides

  • Tests basés sur des scripts (Claude Code)

    • Automatiser des cas de test dans l’environnement Claude Code
    • Utile pour les tests de régression lorsque les modifications s’accumulent
    • Adapté aux Skills utilisés par des équipes internes

  • Tests programmatiques basés sur l’API

    • Exécuter automatiquement un ensemble de tests défini à l’aide de la Skills API
    • Permet des comparaisons quantitatives et une validation systématique
    • Adapté aux déploiements à grande échelle et aux environnements d’entreprise
• Les petits Skills à usage interne et les Skills publiés à l’externe n’exigent pas les mêmes critères de test

• Approche recommandée : partir d’une tâche difficile

  • Les créateurs de Skills efficaces se concentrent sur une seule tâche difficile qu’ils améliorent par itérations
  • Ils extraient ensuite l’approche qui permet à Claude de réussir cette tâche de manière fiable, puis la figent dans un Skill
  • Plutôt que des tests très larges, la répétition sur un cas unique à fort signal permet d’apprendre plus vite
  • Ce n’est qu’ensuite que les tests sont étendus à des cas variés

• Principaux domaines de test

  • 1. Tests de déclenchement

    • Objectif : vérifier que le Skill se charge automatiquement uniquement dans les situations appropriées
    • Éléments inclus :
      • Déclenchement sur une demande explicite
      • Déclenchement aussi lorsque la formulation de la demande change
      • Absence de chargement sur des demandes non pertinentes
    • La qualité du déclenchement est directement liée à la conception du champ description

  • 2. Tests fonctionnels

    • Objectif : vérifier que le Skill produit correctement le résultat attendu
    • Éléments à vérifier :
      • Exactitude des résultats produits
      • Réussite des appels MCP
      • Comportement en cas d’erreur
      • Gestion des cas limites
    • L’évaluation ne repose pas sur un simple succès, mais sur l’intégrité de l’ensemble du workflow

  • 3. Tests comparatifs de performance

    • Objectif : vérifier l’effet d’amélioration concret avant et après utilisation du Skill
    • Éléments de comparaison :
      • Nombre d’allers-retours de messages
      • Échec ou non des appels MCP
      • Volume total de tokens utilisés
    • Un Skill ne doit pas seulement « fonctionner », il doit prouver qu’il améliore la situation

• Tester et améliorer avec skill-creator

  • skill-creator est un méta-outil qui aide à la conception et à l’amélioration des Skills
  • Fonctions principales :
    • Génération d’une ébauche de Skill à partir d’une description en langage naturel
    • Génération automatique du format SKILL.md et du frontmatter
    • Détection des risques de déclenchement excessif ou insuffisant
    • Suggestion de cas de test adaptés à l’objectif
  • Il ne remplace pas les tests d’exécution ni l’évaluation quantitative

• Amélioration itérative à partir des retours

  • Les Skills ne sont pas des livrables figés, mais des éléments à affiner en continu

  • Signaux d’un déclenchement insuffisant

    • Le Skill ne se charge pas automatiquement
    • L’utilisateur active manuellement le Skill
    • Des questions du type « dans quel cas l’utiliser ? » apparaissent
    • Solution : ajouter des expressions et termes concrets dans la description

  • Signaux d’un déclenchement excessif

    • Le Skill se charge même pour des questions non pertinentes
    • L’utilisateur en vient à désactiver le Skill
    • Une confusion sur son objectif apparaît
    • Solution : réduire le périmètre, ajouter des déclencheurs négatifs

  • Signaux de problèmes d’exécution

    • Manque de cohérence des résultats
    • Erreurs MCP ou répétitions de tentative
    • Nécessité d’une intervention corrective de l’utilisateur
    • Solution : clarifier les instructions, renforcer la gestion des erreurs

• Message clé de la phase de test

  • Les tests servent à vérifier non seulement la justesse, mais aussi la fiabilité du Skill
  • Le critère « le Skill s’exécute » n’est pas suffisant
  • Le critère final est : « l’utilisateur peut-il aller jusqu’au bout sans avoir à donner l’instruction suivante ? »
• Le chapitre 3 correspond à l’étape où les Skills passent du statut d’outil expérimental à celui d’actif de workflow exploitable en production

Chapitre 4 : Déploiement et partage (Distribution and Sharing)

• Les Skills sont l’élément qui concrétise la valeur des connecteurs MCP : même avec la même connexion à un outil, la valeur est atteinte plus rapidement lorsqu’un skill est fourni avec
• Du point de vue des utilisateurs, on observe une préférence pour les connecteurs incluant des workflows immédiatement exploitables plutôt que pour ceux qui ne fournissent que MCP
• Ce chapitre récapitule les modes de déploiement en vigueur en janvier 2026, le déploiement à l’échelle de l’organisation, l’usage via API et les stratégies d’exploitation recommandées

• Modèle de déploiement actuel (en janvier 2026)

  • Mode de déploiement pour les utilisateurs individuels

    • Télécharger le dossier du Skill en local
    • Si nécessaire, compresser l’ensemble du dossier dans un fichier zip
    • Le téléverser dans Claude.ai via Settings → Capabilities → Skills
    • Ou le placer directement dans le répertoire skills de l’environnement Claude Code
    • Après le téléversement, l’utilisateur doit activer lui-même le skill

  • Déploiement à l’échelle de l’organisation

    • Un administrateur peut déployer des skills à l’ensemble du workspace
    • La fonctionnalité de déploiement au niveau organisationnel est disponible depuis le 18 décembre 2025
    • Gestion centralisée et prise en charge des mises à jour automatiques
    • Adapté pour imposer ou maintenir de façon cohérente des workflows standard au sein de l’organisation

• Les Skills en tant que standard ouvert

  • Agent Skills est publié comme standard ouvert, au même titre que MCP
  • L’objectif est qu’un même skill fonctionne dans plusieurs outils d’IA, sans dépendre d’une plateforme spécifique
  • Certains skills peuvent exploiter activement des fonctionnalités propres à une plateforme ; dans ce cas, les contraintes d’environnement peuvent être précisées dans le champ compatibility
  • Le standard continue d’évoluer en collaboration avec les acteurs de l’écosystème

• Utilisation des Skills via l’API

  • Objectifs de l’usage via API

    • Adapté aux scénarios d’usage programmatiques comme les applications, les pipelines d’automatisation ou les systèmes d’agents
    • Permet de piloter les skills au niveau système, et non via un usage manuel dans l’interface

  • Fonctions principales

    • Consultation et gestion de la liste des skills via l’endpoint /v1/skills
    • Spécification des skills avec le paramètre container.skills lors des requêtes à la Messages API
    • Gestion des versions et contrôle du déploiement via Claude Console
    • Possibilité de créer des agents personnalisés en intégration avec le Claude Agent SDK

  • Guide de choix de l’environnement d’utilisation

    • Claude.ai / Claude Code :
      • Usage direct par l’utilisateur final
      • Tests manuels pendant le développement et itérations rapides
      • Workflows individuels et occasionnels
    • API :
      • Intégration dans des applications
      • Déploiement en production à grande échelle
      • Agents et pipelines automatisés

  • Points d’attention

    • L’usage des Skills via API nécessite la bêta Code Execution Tool
    • Suppose un environnement d’exécution sécurisé

• Stratégie de déploiement recommandée

  • 1. Exploiter un dépôt public GitHub

    • Le skill lui-même est géré comme un dossier unique
    • Fournir à la racine du dépôt un README destiné aux humains
    • Il est recommandé d’y inclure la méthode d’installation, l’objectif d’usage et des captures d’écran d’exemple
    • Ne pas inclure de README.md à l’intérieur du dossier du Skill

  • 2. Lier avec la documentation MCP

    • Présenter aussi le Skill dans la documentation du connecteur MCP
    • Expliquer clairement la valeur de la combinaison avec un Skill par rapport à l’usage de MCP seul
    • Fournir un guide de démarrage rapide

  • 3. Fournir un guide d’installation

    • Indiquer comment télécharger le skill
    • Donner des instructions étape par étape pour l’installer dans Claude.ai ou Claude Code
    • Inclure la procédure de vérification de la connexion au serveur MCP
    • Fournir un exemple simple de prompt de test

• Principes de positionnement des skills

  • Décrire les résultats plutôt que les fonctionnalités

    • Plutôt que d’expliquer l’implémentation interne ou l’architecture technique, mettre l’accent sur les résultats obtenus par l’utilisateur
    • Mettre au premier plan les effets comme le gain de temps, la réduction des erreurs et la garantie de cohérence

  • La combinaison MCP + Skills est essentielle

    • MCP fournit l’accès aux outils
    • Les Skills apportent la connaissance de la manière d’utiliser ces outils
    • C’est la combinaison des deux qui rend l’automatisation basée sur l’IA complète
• Le déploiement et le partage ne consistent pas simplement à transmettre un skill, mais à permettre à l’utilisateur d’en comprendre la valeur et de l’exploiter immédiatement

Chapitre 5 : modèles et résolution de problèmes (Patterns and Troubleshooting)

• Ce chapitre présente des modèles de conception dont l’efficacité a été démontrée de manière répétée ainsi que des méthodes de résolution des problèmes les plus fréquents en production, à partir de cas observés chez les premiers utilisateurs de Skills et les équipes internes
• Les modèles proposés ne sont pas des règles absolues, mais un ensemble d’approches éprouvées, à sélectionner et combiner selon l’objectif de chaque skill
• Le message clé n’est pas « connecter des outils », mais concevoir un flux qui résout un problème

• Choisir une approche : orientée problème vs orientée outil

  • Dans la conception d’un skill, il est important de choisir l’un de ces deux points de vue

  • Orientée problème (Problem-first)

    • L’utilisateur exprime le résultat qu’il souhaite obtenir
    • Le skill détermine en interne les outils MCP appropriés et l’ordre des appels
    • Exemple : « Crée un espace de travail projet » → le skill gère tous les appels d’outils
    • Adapté à une expérience orientée résultat

  • Orientée outil (Tool-first)

    • L’utilisateur connaît déjà les connexions MCP
    • Le skill fournit une expertise sur la bonne manière d’utiliser cet outil
    • Exemple : mode d’emploi de Notion MCP, recommandations de workflow optimal
    • Adapté aux utilisateurs experts et aux guides d’outils internes
• La plupart des skills se rapprochent davantage de l’une de ces deux approches, et le fait de l’identifier clairement détermine la qualité de la conception

• Modèle 1 : orchestration de workflow séquentiel

  • Adapté aux cas où plusieurs étapes doivent impérativement être exécutées dans un ordre défini
  • Chaque étape dépend du résultat de l’étape précédente
  • Peut inclure une validation à chaque étape et des consignes de rollback en cas d’échec
  • Convient à des tâches comme l’onboarding, la création de compte ou la configuration d’abonnement

• Modèle 2 : collaboration multi-MCP

  • Adapté aux cas où plusieurs services (MCP) doivent être utilisés à la suite pour produire un seul résultat
  • Séparer les MCP par étape et définir clairement le flux de transmission des données
  • Validation obligatoire avant de passer à l’étape suivante
  • Convient à des workflows complexes comme design → stockage → création de tâche → notification

• Modèle 3 : amélioration itérative (Iterative Refinement)

  • Adapté aux tâches dont la qualité s’améliore fortement grâce à des itérations plutôt qu’à un résultat initial
  • Concevoir explicitement une boucle génération d’ébauche → validation → correction → revalidation
  • Il faut définir clairement les critères de qualité et les conditions d’arrêt des itérations
  • Efficace pour la génération de rapports et l’amélioration de la qualité documentaire

• Modèle 4 : sélection d’outils basée sur le contexte

  • À utiliser lorsque, pour un même objectif, l’outil optimal varie selon la situation
  • Nécessite des critères de décision explicites, comme la taille des fichiers, leur type ou la collaboration
  • Expliquer à l’utilisateur la raison du choix pour renforcer la fiabilité perçue
  • Convient aux flux de stockage, de gestion documentaire et de dépôt de code

• Modèle 5 : intelligence intégrée spécifique au domaine

  • Un skill qui va au-delà du simple appel d’outils en intégrant des connaissances métier et des règles spécialisées
  • L’étape d’évaluation et de validation avant l’exécution est essentielle
  • Toutes les décisions peuvent être consignées afin de permettre une traçabilité d’audit
  • Convient aux domaines à haut risque comme la finance, la compliance ou la sécurité

• Guide de résolution de problèmes

  • Échec de l’upload

    • Cela se produit si le nom du fichier SKILL.md n’est pas exact
    • Des erreurs de format comme l’absence du délimiteur YAML (---) ou des guillemets non fermés peuvent en être la cause
    • L’upload est refusé si le champ name contient des majuscules ou des espaces

  • Le skill ne se déclenche pas

    • Cela arrive si la description est trop abstraite ou ne reflète pas la manière dont les utilisateurs s’expriment
    • Il faut la modifier pour inclure des formulations qu’un utilisateur réel pourrait employer
    • On peut déboguer en demandant à Claude : « Quand ce skill doit-il être utilisé ? »

  • Le skill se déclenche trop souvent

    • Une description au périmètre trop large en est généralement la cause
    • Ajouter des déclencheurs négatifs (Do NOT use when…)
    • Distinguer clairement ce qui doit être traité de ce qui doit être exclu

  • Échec d’appel MCP

    • Vérifier l’état de connexion du serveur MCP
    • Contrôler les informations d’authentification (clé API, token OAuth)
    • Isoler la cause du problème en appelant MCP seul, sans le skill
    • Vérifier précisément la casse des noms d’outils

  • Les consignes sont mal respectées

    • Cela arrive lorsque les consignes sont trop longues ou que l’essentiel s’y noie
    • Placer les conditions importantes en haut et les rappeler de manière répétée
    • Utiliser une liste de conditions vérifiables plutôt que des formulations ambiguës
    • Pour les validations critiques, il est plus fiable de les implémenter sous forme de scripts

  • Dégradation des performances due à un contexte volumineux

    • Cela se produit lorsque SKILL.md est excessivement volumineux
    • Séparer la documentation détaillée dans references
    • Si trop de skills sont activés simultanément, il est recommandé de réduire leur nombre
    • L’activation simultanée de plus de 20 à 50 skills peut entraîner une baisse de performance
• « Un skill n’est pas un artefact créé une fois pour toutes, mais un objet opérationnel qui gagne en maturité grâce au choix des bons modèles et à l’amélioration itérative »