moyu-fr

Vue d’ensemble du skill moyu-fr

moyu-fr est un skill de garde-fou pour l’édition de code, conçu pour les agents qui ont tendance à trop en faire. Il s’adresse aux utilisateurs qui veulent le plus petit changement correct possible, surtout lorsqu’une demande peut être résolue en modifiant uniquement les lignes concernées, au lieu de réécrire des fichiers, d’ajouter des abstractions ou d’« améliorer » le code au-delà du périmètre demandé.

À quoi sert moyu-fr

Le skill moyu-fr est particulièrement adapté au travail en mode patch : corrections chirurgicales, refactors très ciblés, réparations ponctuelles de bugs et réponses à des utilisateurs qui demandent explicitement quelque chose de « simple », « minimal » ou « uniquement changer X ». Il aide l’agent à rester aligné sur la vraie tâche : faire la modification demandée, puis s’arrêter.

En quoi ce skill est différent

Contrairement à un prompt générique, moyu-fr encode des règles explicites contre la sur-ingénierie. Il décourage les nouvelles couches, les dépendances supplémentaires, le code défensif pour des cas impossibles, ainsi que la documentation ou les tests sans lien avec la demande. C’est ce qui le rend utile quand la qualité de sortie se mesure à la retenue, pas à l’ampleur.

Utilisateurs idéaux et cas où il s’adapte mal

Utilisez moyu-fr pour Code Editing lorsque le dépôt ou la tâche est sensible à la taille du diff, à la dérive d’architecture ou au nettoyage inutile. C’est un choix moins pertinent si vous voulez en réalité une refonte, une extension de fonctionnalité, la création de tests ou une modernisation large de la base de code, car le skill est optimisé pour minimiser les changements.

Comment utiliser le skill moyu-fr

Installez-le et vérifiez le chemin d’activation

Utilisez le flux d’installation du dépôt pour moyu-fr, puis vérifiez que l’agent peut détecter le skill à partir de votre demande d’édition. La décision d’moyu-fr install est la plus solide lorsque votre workflow inclut déjà un contrôle strict du périmètre et que vous voulez que le skill s’active automatiquement face aux signaux de sur-ingénierie.

Donnez-lui un brief de modification très ciblé

Le meilleur schéma d’moyu-fr usage repose sur une demande précise avec des bornes nettes. Un bon input nomme le fichier cible, le changement de comportement exact et ce qui ne doit surtout pas changer.

Exemple de brief solide :

• “Modifie src/auth.ts pour corriger la vérification null dans validateSession ; ne change pas la gestion des erreurs et n’ajoute pas d’helpers.”
• “Mets à jour uniquement la regex de l’exemple dans README.md ; garde le reste du snippet inchangé.”

Les inputs faibles sont trop larges :

• “Améliore le flux d’authentification”
• “Nettoie ce module”
• “Rends-le plus robuste”

Ces formulations invitent à l’extension, précisément ce que le skill cherche à empêcher.

Lisez d’abord les bons fichiers

Pour un guide moyu-fr pratique, commencez par SKILL.md, puis consultez les éventuelles notes liées au dépôt ou les fichiers spécifiques à la tâche mentionnés par le repository. Dans l’état actuel de ce skill, le signal principal est le corps du skill lui-même ; le plus utile est donc de lire les instructions, l’arborescence du dépôt et les fichiers immédiats que vous comptez modifier. Si vous ne pouvez pas formuler la cible exacte ni le diff minimal acceptable, le prompt reste trop vague.

Utilisez-le comme filtre de retenue, pas comme moteur de réécriture

Le skill fonctionne le mieux quand vous connaissez déjà le résultat souhaité et que vous voulez empêcher tout excès. Il doit orienter les modifications de l’agent vers :

• des changements de lignes minimaux
• aucune nouvelle abstraction sans demande explicite
• pas de documentation, de tests ou de commentaires supplémentaires sans demande
• pas de réécriture de fichier quand un patch suffit

FAQ du skill moyu-fr

moyu-fr est-il réservé à Code Editing ?

Oui, l’usage le plus fort de moyu-fr concerne l’édition de code avec un contrôle strict du périmètre. Il est moins utile pour la génération ouverte, la planification d’architecture ou les tâches où l’on attend des éléments de cadrage supplémentaires.

En quoi est-il différent d’un prompt normal ?

Un prompt normal peut dire « reste simple », mais moyu-fr transforme cette préférence en règles d’exploitation plus fortes. Cela compte quand l’agent est tenté de résoudre des problèmes voisins, de réécrire le code autour, ou d’ajouter du polish qui n’a jamais été demandé.

moyu-fr est-il adapté aux débutants ?

Oui, si l’utilisateur peut décrire un seul changement concret. Il est le plus simple à utiliser quand vous pouvez nommer le fichier, le symptôme et la borne exacte de la modification. Les débutants se heurtent surtout à des demandes trop larges, pas à une complexité intrinsèque du skill.

Quand ne faut-il pas utiliser moyu-fr ?

N’utilisez pas ce skill quand vous avez réellement besoin de refactorisation, de couverture de tests, de nouvelles abstractions ou d’un durcissement du système. Dans ces cas, la retenue du skill peut entrer en conflit avec l’objectif réel et produire un résultat techniquement minimal, mais incomplet.

Comment améliorer le skill moyu-fr

Donnez des contraintes plus strictes dès le départ

La meilleure façon d’améliorer moyu-fr consiste à dire clairement ce qui doit rester inchangé. Indiquez les noms de fichiers, les lignes ciblées et les exclusions comme « aucune nouvelle fonction », « pas de commentaire supplémentaire » ou « ne touche pas au formatage en dehors de ce bloc ». Ces contraintes réduisent les suppositions et rendent le comportement de modification minimale du skill plus fiable.

Demandez le diff le plus petit acceptable

Si vous voulez un meilleur résultat avec moyu-fr usage, décrivez la réussite en termes de diff :

• “Modifie uniquement une condition de branche.”
• “Corrige la fonction existante au lieu de créer un helper.”
• “Préserve l’API publique actuelle.”

Cela indique à l’agent à quoi ressemble un résultat « terminé » et évite le glissement de périmètre.

Surveillez les modes d’échec courants

Le principal mode d’échec est l’extension accidentelle : validation supplémentaire, explication en plus ou nettoyage qui semble utile mais modifie davantage que demandé. Un autre problème fréquent est la sous-modification lorsque la demande exige en réalité plusieurs petits changements ; dans ce cas, énoncez explicitement l’ensemble des modifications nécessaires pour que le skill ne s’arrête pas trop tôt.

Itérez avec des suivis plus ciblés

Si le premier résultat reste trop large, resserrez l’instruction suivante au lieu de reformuler la même demande. Par exemple : « Garde la même logique et ajuste uniquement cette condition » est plus actionnable que « rends-le plus petit ». Pour moyu-fr, de meilleurs inputs signifient généralement moins de degrés de liberté, pas plus de contexte.