review

Présentation de review skill

À quoi sert review

review est une skill self-improving-agent destinée à auditer l’auto-mémoire de Claude Code. Elle aide un agent à inspecter MEMORY.md, à repérer les éléments à promouvoir, à identifier les entrées obsolètes ou dupliquées, et à produire des recommandations de maintenance plutôt que de laisser la mémoire du projet grossir sans contrôle. Utilisez la review skill lorsque vous voulez comprendre ce que l’agent a appris, ce qui mérite de devenir une consigne de projet durable, et ce qui devrait être élagué.

Cas d’usage idéaux pour cette review skill

Cette skill est particulièrement utile aux équipes qui utilisent la mémoire Claude Code dans un workflow de Context Engineering. Elle convient aux projets où les enseignements récurrents, les préférences d’outillage, les décisions d’architecture ou les erreurs répétées sont capturés automatiquement, mais nécessitent une revue éditoriale régulière. Elle est moins pertinente si votre projet n’utilise pas la mémoire Claude Code, ne possède pas de répertoire de mémoire projet .claude, ou si vous avez seulement besoin d’un résumé ponctuel d’un fichier source.

Ce qui la distingue d’un prompt générique

Un prompt générique du type « résume ma mémoire » passe souvent à côté des vérifications opérationnelles. La review skill donne à l’agent un parcours d’audit concret : localiser le répertoire de mémoire propre au projet, lire MEMORY.md, vérifier la pression sur le nombre de lignes par rapport à la limite de démarrage de 200 lignes, détecter les récurrences, contrôler les références obsolètes à des fichiers, et séparer les candidats à la promotion des entrées à faible valeur. Cette structure rend la sortie beaucoup plus exploitable pour maintenir le contexte d’un agent sur un projet au long cours.

Comment utiliser review skill

Installation de review et premiers fichiers à inspecter

Installez la skill depuis le dépôt GitHub avec :

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill review

Après l’installation, lisez d’abord SKILL.md. Ce chemin de dépôt contient tout le workflow dans un seul fichier, sans rules/, resources/, references/ ni scripts supplémentaires à inspecter. Les sections sources les plus importantes sont Usage, What It Does, Step 1: Locate memory directory et Step 2: Read and analyze MEMORY.md.

Commandes de base pour utiliser review

La skill amont est conçue autour d’une invocation de style /si:review :

• /si:review pour un audit complet de la mémoire
• /si:review --quick pour les comptages et les principaux candidats
• /si:review --stale pour se concentrer sur les entrées obsolètes
• /si:review --candidates pour afficher uniquement les promotions probables

En pratique, appelez la review skill depuis la racine du projet à auditer. La skill s’attend à avoir accès à la mémoire projet de Claude Code, généralement sous un chemin dérivé du répertoire de travail courant dans ~/.claude/projects/.../memory.

Entrées qui améliorent le résultat de review

Un prompt faible serait : « Review memory. »

Un meilleur prompt serait :

« Run the review skill for this repository. Check the project auto-memory, count MEMORY.md lines against the startup limit, identify recurring lessons that should be promoted into durable instructions, flag stale entries that reference deleted files or old tools, and group recommendations by promote, consolidate, prune, and keep. »

Cela fonctionne mieux parce que les critères d’audit et les catégories de décision sont explicitement nommés. Si vous connaissez des changements récents dans le projet, ajoutez-les : répertoires renommés, outils supprimés, nouvelles normes de code ou changements de politique. Ces informations aident l’agent à juger si une entrée de mémoire est obsolète ou encore utile.

Workflow conseillé avec review

Commencez par /si:review --quick si le fichier de mémoire est volumineux ou si vous avez seulement besoin d’un tri rapide. Lancez une revue complète lorsque vous préparez un rafraîchissement de contexte, l’onboarding d’une nouvelle configuration d’agent, ou le nettoyage d’une mémoire accumulée avant un gros cycle de fonctionnalités. Utilisez --stale après de grands refactorings, des changements de dépendances ou des déplacements de fichiers. Utilisez --candidates lorsque votre objectif est le Context Engineering : promouvoir des enseignements répétés vers CLAUDE.md, la documentation projet ou des règles d’équipe.

FAQ de review skill

review est-elle réservée à la mémoire Claude Code ?

Oui, la skill est spécifiquement conçue autour des conventions d’auto-mémoire de Claude Code, en particulier la mémoire projet sous ~/.claude/projects/.../memory et MEMORY.md. Vous pouvez adapter le guide de review à d’autres fichiers de mémoire, mais sa valeur est maximale lorsque l’agent peut suivre l’organisation attendue de la mémoire Claude Code.

Que se passe-t-il s’il n’existe aucun répertoire de mémoire ?

La skill doit signaler que l’auto-mémoire est peut-être désactivée ou indisponible, puis suggérer de vérifier la configuration de la mémoire, par exemple avec /memory. C’est un point utile à examiner avant l’installation : si votre équipe n’a pas activé ou accumulé de mémoire Claude Code, review aura peu de matière à analyser tant que cette mémoire n’existe pas.

Quand ne faut-il pas utiliser review ?

N’utilisez pas review comme substitut à une revue de code, à un audit de sécurité ou à une QA documentaire. Elle audite la qualité de la mémoire de l’agent, pas la justesse du code source. Elle convient également mal aux projets tout neufs sans motifs récurrents, aux équipes qui évitent volontairement la mémoire persistante des agents, ou aux cas où vous avez seulement besoin d’un résumé simple d’un document isolé.

En quoi review aide-t-elle le Context Engineering ?

Pour le Context Engineering, review transforme la mémoire brute en file de maintenance. Elle aide à décider quelles observations répétées doivent devenir un contexte stable, quelles entrées sont des doublons, et quelles notes obsolètes doivent être supprimées avant d’induire les futurs agents en erreur. Le résultat est surtout utile si vous le traitez comme une passe éditoriale sur le contexte opérationnel de votre agent.

Comment améliorer review skill

Fournir à review des preuves, pas seulement une commande

La review skill fonctionne mieux lorsque l’agent peut inspecter les fichiers de mémoire réels et le dépôt courant. Assurez-vous qu’il peut vérifier les chemins référencés avec des contrôles du système de fichiers, plutôt que de s’appuyer uniquement sur le texte de la mémoire. Si vous soupçonnez qu’une consigne est obsolète, expliquez pourquoi : « we migrated from Jest to Vitest », « the api/legacy folder was removed » ou « the deployment process changed last week ».

Demander des catégories directement exploitables

Demandez des catégories qui correspondent à des actions. De bons groupes incluent :

• Promouvoir en consigne de projet durable
• Consolider avec des entrées similaires
• Supprimer car obsolète ou de faible valeur
• Conserver comme mémoire temporaire
• Investiguer car les preuves sont insuffisantes

Cela évite que la sortie de review ne devienne un résumé vague et facilite la mise à jour de CLAUDE.md, de la documentation d’équipe ou des fichiers de mémoire après l’audit.

Modes d’échec courants à surveiller

L’échec le plus fréquent consiste à trop promouvoir des observations ponctuelles. Un élément de mémoire ne devrait généralement être promu que s’il est récurrent, proche d’une règle, ou largement utile pour de futures sessions. Autre écueil : supprimer des entrées simplement parce qu’elles sont anciennes ; l’âge, à lui seul, ne suffit pas à prouver l’obsolescence. De meilleurs signaux d’obsolescence sont des fichiers manquants, des outils remplacés, des conventions contredites ou des références à un travail temporaire déjà terminé.

Itérer après la première review

Après la première review, demandez à l’agent de transformer ses recommandations en plan de patch minimal : ce qu’il faut ajouter, fusionner, supprimer et revérifier. Relancez ensuite review en mode rapide pour vérifier que la mémoire est plus courte, moins dupliquée et mieux alignée avec le comportement actuel du projet. review devient ainsi une boucle de maintenance continue, plutôt qu’un rapport ponctuel.