Les équipes perdent souvent de vue la manière dont les documents deviennent des réponses fondées dans un système RAG. Cette compétence résume l’ingestion, les embeddings, la recherche Qdrant, l’assemblage des prompts et le flux d’agent pour la planification de l’implémentation.

Les nouveaux contributeurs perdent souvent du temps à trouver les bons fichiers et modèles. Cette compétence résume la stack du projet, les répertoires et les commandes de développement.

Les projets Docusaurus nécessitent des instructions claires pour la configuration, les plugins et la personnalisation du thème. Cette skill aide Claude, Codex et Claude Code à examiner les détails de configuration avancée de Docusaurus.

Les équipes ont besoin d’un plan clair pour connecter la recherche dans les manuels, les embeddings et l’interface de chat. Cette compétence décrit le flux RAG backend, la recherche vectorielle et le comportement frontend.

Les équipes backend ont besoin d’un contexte concis sur les endpoints, les dépendances et la configuration d’exécution. Cette compétence résume le backend FastAPI, le flux RAG, l’intégration Qdrant et les variables d’environnement requises.

Les chapitres Docusaurus peuvent s'éloigner d'une structure cohérente et d'une qualité pédagogique constante. Cette compétence examine les chapitres MDX pour le frontmatter, le déroulé, les composants et le ton.

Les équipes ont besoin d’une documentation publique cohérente sans devoir deviner la structure de fichiers de Fumadocs. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code pour créer des pages MDX, du frontmatter et une navigation meta.json.

Les équipes marketing perdent souvent la trace des formulations approuvées, des preuves, des mentions obligatoires et des dates d’expiration sur les différents canaux. Cette compétence conserve des enregistrements traçables grâce à un flux d’événements en ajout uniquement.

Les PRD techniques incluent souvent des détails de code qui ralentissent la planification des agents. Ce skill les convertit en spécifications d’applications XML structurées pour Claude, Codex et Claude Code.

Créer des compétences IA réutilisables exige une structure claire et des règles d’activation précises. Cette compétence fournit des modèles, des workflows et des contrôles de validation pour Claude, Codex et Claude Code.

Le contenu technique peut sembler clair aux experts tout en déroutant les apprenants. Cette compétence examine les brouillons en fonction de l’adéquation au public, du jargon, du contexte manquant, de l’accessibilité et des étapes pratiques de révision.

Les longues leçons sont difficiles à réviser lorsque les apprenants ont besoin de se rappeler rapidement les informations. Cette compétence crée des résumés Markdown concis avec les concepts, les schémas, les erreurs et les liens d’apprentissage.

Les jeux de diapositives éducatifs manquent souvent d’adaptation au niveau des apprenants, de structure et de critères de révision. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code à travers les prompts, les vérifications et la nomenclature des fichiers pour NotebookLM.

Des objectifs vagues rendent les leçons difficiles à évaluer et à améliorer. Cette compétence crée des objectifs mesurables avec des niveaux de Bloom, une correspondance CEFR, des prérequis, des évaluations et des critères de réussite.

Les enseignants en programmation ont besoin de séries d’exercices qui renforcent la mémorisation, et pas seulement d’un grand volume de problèmes. Cette compétence crée des exercices Python structurés avec des objectifs, une progression, des tests, des grilles d’évaluation, des indices et des schémas de révision.

La documentation des bibliothèques peut ajouter trop de contexte lorsque les utilisateurs n’ont besoin que d’exemples ou de signatures. Cette compétence récupère la documentation Context7 et la filtre en résumés ciblés, consommant moins de tokens.

Les concepts complexes submergent souvent les apprenants lorsque les prérequis, les exemples et les points de contrôle ne sont pas clairs. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à créer des plans d’apprentissage progressifs avec des mécanismes de contrôle de la charge cognitive.

La dérive de format amène les leçons et la documentation à enseigner une mauvaise structure. Cette skill vérifie le contenu par rapport aux sources canoniques avant publication.

Les grands livres pédagogiques peuvent devenir incohérents, surchargés ou difficiles à parcourir. Cette compétence crée des plans structurés avec un enchaînement des chapitres, des dépendances et des points de contrôle de l’apprentissage.

Créer des compétences IA réutilisables est difficile lorsque la structure, les ressources et les règles de validation ne sont pas claires. Cette compétence fournit un workflow pratique pour concevoir, rédiger, valider et empaqueter des compétences.