autoskill

Présentation de la skill autoskill

Ce que fait autoskill

autoskill analyse votre activité d’écran récente via Screenpipe, détecte les workflows de recherche qui se répètent et transforme ces motifs en nouvelles skills ou en recettes de composition. La skill autoskill est pensée pour le Skill Authoring, pas pour la prise de notes générale : elle s’adresse aux personnes qui veulent repérer, à partir de leur propre comportement, des workflows réutilisables et les capturer sous forme de skills installables.

À qui elle s’adresse

Utilisez autoskill si vous avez déjà une installation locale de Screenpipe et que vous voulez comprendre ce que vous faites réellement assez souvent pour mériter une skill. Elle est particulièrement utile aux utilisateurs avancés, aux chercheurs et aux mainteneurs de skills qui préfèrent des idées fondées sur des preuves plutôt que des brainstormings tirés de la mémoire.

Ce qui la distingue

Contrairement à un prompt générique, autoskill dépend de la télémétrie locale en direct de screenpipe et refuse de fonctionner lorsque ce daemon n’est pas disponible. Le choix d’installation d’autoskill est donc simple : si vous voulez extraire des workflows à partir d’un usage réel, c’est un bon candidat ; si vous cherchez un assistant d’écriture autonome, ce n’est pas le cas. Sa valeur principale tient à la détection de motifs et à l’association avec des skills, avec seulement des résumés anonymisés envoyés au modèle.

Comment utiliser la skill autoskill

Prérequis d’installation et d’exécution

Installez autoskill avec :
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills --skill autoskill

Avant d’essayer autoskill, vérifiez que screenpipe tourne localement sur le port 3030 et que votre backend LLM est bien configuré. La skill attend un accès authentifié à http://localhost:3030 ainsi qu’à un point d’accès LLM comme http://localhost:1234/v1, https://api.anthropic.com ou une passerelle Foundry BYOK.

Commencez avec une demande bien cadrée

Le meilleur prompt pour autoskill précise clairement la période, le workflow ou le résultat que vous voulez analyser. Un bon exemple : « Analyse mon activité d’écran des 7 derniers jours et identifie les workflows de recherche répétés qui pourraient devenir de nouvelles scientific-agent-skills. » Une demande trop vague comme « propose des skills » laisse trop de place à des correspondances superficielles.

Meilleur workflow d’analyse

Commencez par lire SKILL.md, puis examinez README.md, AGENTS.md, metadata.json, ainsi que les dossiers rules/, resources/, references/ ou scripts/ s’ils existent. Dans ce dépôt, SKILL.md fait foi ; le chemin d’utilisation le plus pratique d’autoskill consiste donc à vérifier les prérequis, lancer ensuite une courte demande d’analyse, puis examiner la skill ou la recette de composition proposée pour voir si elle vous convient avant de l’adopter.

Ce qu’il faut fournir pour obtenir un meilleur résultat

Donnez à autoskill le contexte décisionnel qu’il ne peut pas deviner : votre domaine cible, les outils que vous utilisez, la fenêtre temporelle à analyser et le fait que vous vouliez une nouvelle skill ou une chaîne de skills existantes. Si vous ne voulez des motifs que pour un seul projet, dites-le explicitement ; si vous souhaitez une analyse plus large de vos habitudes, dites-le aussi. Plus vos limites sont précises, meilleur sera l’appariement des skills et moins vous recevrez de recommandations génériques.

FAQ sur la skill autoskill

Faut-il Screenpipe pour utiliser autoskill ?

Oui. autoskill ne dispose d’aucune autre source de données et dépend du daemon local screenpipe. Si Screenpipe n’est pas joignable, la skill doit s’arrêter plutôt que d’émettre des suppositions.

autoskill convient-elle aux débutants ?

Elle reste utilisable par des débutants capables d’installer des outils et de formuler un objectif de workflow, mais elle prend toute sa valeur lorsque vous savez déjà quel type de comportement réutilisable vous voulez extraire. Si vous êtes encore en train d’explorer les bases du prompt, un prompt plus simple sera peut-être plus adapté qu’une installation d’autoskill.

En quoi est-ce différent d’un prompt classique ?

Un prompt classique demande à un LLM d’inventer des idées à partir du texte seul. autoskill est un outil de découverte de workflow : il inspecte une activité d’écran réelle, regroupe les actions répétées et les rapproche de motifs de skills existants avant de rédiger quelque chose de nouveau.

Quand ne faut-il pas utiliser autoskill ?

N’utilisez pas autoskill si vous voulez un fonctionnement hors ligne sans Screenpipe, si le fait de connecter un modèle à des résumés d’activité locale vous met mal à l’aise, ou si vous avez besoin d’une réponse ponctuelle plutôt que d’une analyse de workflow répétée.

Comment améliorer la skill autoskill

Donnez-lui des objectifs plus étroits et mesurables

Le moyen le plus rapide d’améliorer les résultats d’autoskill est de réduire l’espace de recherche. Demandez une seule catégorie à la fois, par exemple revue de littérature, tri des sources, nettoyage des citations ou rédaction. Les demandes trop larges produisent souvent des motifs vagues, plus difficiles à transformer en skill utile.

Utilisez la première sortie comme un filtre

Considérez le premier passage d’autoskill comme une génération de candidats, pas comme une vérité finale. Vérifiez si la skill proposée est vraiment répétée, si elle fait gagner du temps et si elle s’adapte à votre environnement. Si ce n’est pas le cas, relancez avec une fenêtre temporelle plus courte, un autre projet ou une définition plus stricte de « répété ».

Surveillez les modes d’échec les plus courants

Le principal mode d’échec est la sur-généralisation : quelques actions sans rapport sont fusionnées en un faux « workflow ». Un autre problème consiste à ne pas assez préciser le résultat attendu, ce qui mène à des idées de skills difficiles à installer ou à réutiliser. Quand cela arrive, ajoutez des exemples de ce qui ressemble à un succès et de ce qui doit être exclu.

Améliorez le prompt, pas seulement les données

Pour autoskill dans le cadre du Skill Authoring, le suivi le plus utile consiste à préciser comment vous voulez que la skill résultante soit structurée : comme skill autonome, comme recette de composition ou comme skill qui enchaîne des scientific-agent-skills existantes. Cette simple consigne change bien plus la forme de la sortie que n’importe quelle demande de « meilleures suggestions ».