Le contenu technique contient souvent des obstacles cachés comme un langage d'exclusion, du jargon non défini et des niveaux de lecture inadaptés. Cette compétence examine systématiquement le contenu à travers un prisme de raisonnement, en identifiant les problèmes d’accessibilité avant que les apprenants ne les rencontrent.

Créer des résumés de leçons manuellement prend du temps et risque de manquer des idées clés. Cette compétence utilise un cadre éprouvé de questionnement socratique pour extraire de façon cohérente les concepts fondamentaux, les modèles mentaux et les schémas pratiques de n’importe quel fichier de leçon.

Les compétences Claude nécessitent une structure spécialisée pour fonctionner efficacement. Cette compétence fournit un cadre éprouvé pour créer, valider et empaqueter des compétences qui étendent Claude avec des connaissances de domaine, des flux de travail et des intégrations d'outils.

La création de questions d'évaluation permettant de tester la compréhension demande beaucoup d'efforts. Cette compétence fournit une méthodologie structurée pour générer 50 questions conceptuelles de niveau universitaire avec une distribution équilibrée des réponses, des options de longueur égale et des explications de feedback immédiat.

La création de diapositives de chapitres est chronophage et produit souvent des présentations génériques et texto-лourdes. Cette compétence fournit des invites calibrées pour NotebookLM afin de générer des diaporamas alignés pédagogique avec des arcs narratifs clairs et des conclusions actionnables.

Les éducateurs ont du mal à rédiger des résultats d'apprentissage spécifiques et testables. Cette compétence génère des objectifs mesurables alignés sur la taxonomie de Bloom et les niveaux du CECR, garantissant que les apprenants savent exactement ce qu'ils vont accomplir et comment la réussite sera mesurée.

Les éducateurs passent des heures à créer des exercices variés appliquant les principes de la science cognitive. Cette compétence génère des ensembles complets d'exercices avec pratique de récupération, répétition espacée et progression de difficulté utilisant des modèles et des stratégies d'apprentissage fondées sur des données probantes.

Le déploiement de la documentation Docusaurus sur GitHub Pages nécessite la configuration des paramètres de build, des workflows GitHub Actions et des branches de déploiement. Cette compétence automatise l’ensemble du processus avec des modèles prévalidés et des tests locaux avant le déclenchement du CI/CD.

Les demandes de documentation consomment un nombre excessif de tokens. Cette compétence utilise Context7 MCP avec un filtrage intelligent via un pipeline shell pour extraire uniquement les exemples de code et les signatures d’API, réduisant l’utilisation des tokens de 86,8 % tout en préservant toutes les informations essentielles.

Les créateurs de contenu ont besoin d'une évaluation de qualité systématique et objective pour améliorer leurs supports éducatifs. Cette compétence fournit une grille d'évaluation pondérée à 6 catégories avec un scoring basé sur des preuves pour évaluer et améliorer de manière cohérente les chapitres de livres et les leçons.

Enseigner le code exige plus qu'une démonstration de syntaxe. Cette compétence génère des exemples pertinents pour la production en s'appuyant sur une pédagogie guidée par le raisonnement qui active la compréhension via des schémas spec-first et show-then-explain.

Le contenu éducatif dérive souvent des modèles canoniques au fil du temps. Cette compétence compare le contenu des leçons avec les sources faisant autorité pour s'assurer que les étudiants apprennent les formats corrects qui correspondent aux conventions de la plateforme.

Planifier de grands livres éducatifs est difficile sans structure. Cette compétence fournit des modèles, des schémas et des outils de validation pour structurer des parcours d’apprentissage multi-chapitres qui gèrent la charge cognitive et assurent la continuité narrative.

Créer des évaluations de programmation équitables demande un effort considérable. Cette compétence génère des types de questions variés alignés aux objectifs d'apprentissage avec des distracteurs significatifs, des grilles analytiques pour les questions ouvertes et une analyse de distribution cognitive pour assurer des évaluations équilibrées.

Les problèmes d'accessibilité web peuvent exclure les utilisateurs en situation de handicap de l'accès au contenu numérique. Cette compétence fournit des audits complets de conformité WCAG, des tests de compatibilité avec les lecteurs d'écran et des conseils de remédiation concrets pour créer des expériences web inclusives.

Gérer des projets complexes assistés par IA sans structure claire conduit à des résultats incohérents et à des exigences manquées. Le Développement Piloté par Spécifications fournit un workflow en 7 phases avec une gouvernance constitutionnelle pour garantir qualité, traçabilité et exécution parallèle entre plusieurs agents IA.

Les équipes qui développent des automatisations n8n-Jira ont besoin de modèles et de conventions cohérents. Cette skill fournit des modèles standardisés, des structures de workflow et des patterns Python pour garantir un code d’automatisation maintenable et sécurisé.

Les développeurs et les équipes ont du mal à maintenir un style de code cohérent entre les projets. Cette compétence fournit des standards complets pour les conventions de nommage, la gestion des erreurs, les schémas de validation et les conventions de projet afin d’assurer un code uniforme et maintenable.

Rédiger des messages de commit clairs demande du temps et de la cohérence. Cette compétence fournit des conseils structurés, des formats de commits conventionnels et des modèles pour générer automatiquement des messages de commit descriptifs basés sur les modifications préparées.

Créer de nouveaux skills exige de comprendre la structure et le format appropriés. Cet exemple de skill fournit des modèles de référence et des bonnes pratiques pour construire des skills bien organisés qui suivent les conventions Claude Code.