p7

Vue d’ensemble de la skill p7

À quoi sert p7

La skill p7 est un mode d’exécution de niveau senior pour le travail sur du code : elle sert à prendre une tâche d’implémentation bien cadrée, concevoir d’abord une solution, évaluer les impacts, puis écrire le code et terminer par une courte auto-revue. En clair, p7 est pensée pour la Code Generation quand vous ne voulez pas une réponse brute du type « écris juste le code », mais une séquence de réalisation plus disciplinée.

À qui s’adresse p7

p7 convient aux utilisateurs qui disposent déjà d’un responsable de tâche, d’une direction architecturale ou d’un agent parent, et qui ont besoin d’un exécuteur fiable pour une sous-tâche définie. Elle est particulièrement pertinente si vous travaillez dans un workflow multi-agents, ou si vous voulez de la code generation avec un plan explicite avant toute modification.

Le vrai besoin auquel p7 répond

La plupart des utilisateurs qui envisagent p7 cherchent surtout à réduire l’incertitude pendant l’implémentation. Sa valeur ne se limite pas à produire du code. Le besoin réel est le suivant : transformer une demande bornée en approche proposée, réfléchir aux impacts probables, implémenter, puis tester la solidité du résultat avec un contrôle final concis.

Ce qui différencie p7 d’un prompt de code classique

Le principal différenciateur, c’est la forme du workflow. p7 n’est pas présentée comme un architecte autonome généraliste. C’est un rôle d’exécution sous supervision de P8, avec un fonctionnement orienté solution et un format de livraison imposé. Cela la rend plus structurée qu’un simple prompt « construis cette fonctionnalité », mais plus étroite qu’un agent de planification de premier niveau.

Ce que le dépôt fournit réellement

Les éléments visibles dans le dépôt sont limités, mais assez clairs : SKILL.md définit le rôle, les formulations de déclenchement, les attentes de sortie, et renvoie vers un fichier de protocole externe. Pour une décision d’installation, cela signifie que p7 se comprend vite, mais qu’une partie du fonctionnement opérationnel dépend du système /pua plus large et du protocole référencé.

En un coup d’œil : bons cas d’usage et mauvais ajustements

Utilisez p7 quand :

• vous voulez une implémentation accompagnée d’un raisonnement dans une séquence fixe
• la tâche peut être déléguée comme sous-tâche
• vous tenez à une analyse d’impact avant les changements de code

Évitez p7 quand :

• vous avez d’abord besoin de cadrage produit ou de pilotage d’architecture
• vous cherchez un brainstorming large et exploratoire
• vous n’avez pas assez de contexte pour définir clairement la sous-tâche

Comment utiliser la skill p7

Installer la skill p7

Une voie d’installation pratique :

npx skills add tanweai/pua --skill p7

Après l’installation, ouvrez skills/p7/SKILL.md si votre environnement reprend la structure du dépôt, ou consultez le fichier source skills/p7/SKILL.md dans le dépôt GitHub.

Les fichiers à lire en priorité

Pour p7, l’ordre de lecture le plus utile est :

1. skills/p7/SKILL.md
2. la skill cœur /pua au niveau du dépôt, si elle est disponible dans votre environnement
3. references/p7-protocol.md s’il est présent localement après installation

Pourquoi c’est important : SKILL.md est court et délègue des comportements clés au protocole et aux règles centrales de /pua. Si vous ne faites que survoler le fichier principal, vous risquez de manquer des contraintes d’exécution importantes.

Comment p7 se déclenche en pratique

La source indique explicitement que p7 est utilisée lorsque l’utilisateur emploie des formulations comme P7模式 ou 方案驱动, ou quand p7 est lancée par P8 comme exécuteur de sous-tâche. En pratique, cela signifie qu’il faut invoquer p7 en nommant clairement le mode et en lui donnant une mission d’implémentation bornée, pas un problème stratégique ouvert.

Les entrées dont p7 a besoin pour bien fonctionner

p7 donne ses meilleurs résultats si votre demande inclut :

• le dépôt cible ou la zone de code concernée
• l’objectif exact de fonctionnalité, de correction ou de refactor
• les contraintes comme le langage, le framework, le style, ou les zones à ne pas toucher
• la forme de sortie attendue
• les risques à vérifier pendant l’analyse d’impact

Si vous omettez ces éléments, p7 peut tout de même répondre, mais l’étape « orientée solution » devient plus générique et donc moins utile.

Transformer un objectif vague en prompt p7 solide

Entrée faible :

• « Use p7 to improve auth. »

Entrée plus solide :

• « Use p7 for Code Generation on the login flow. In a Next.js app, add refresh-token rotation for existing JWT auth. Do not change database schema unless necessary. First propose the implementation plan and impact analysis, then implement server and client changes, then finish with a 3-question self-review.”

La version plus solide améliore l’usage de p7, car elle apporte le périmètre, la stack, les limites et l’ordre de sortie attendu.

Un workflow p7 concret

Une bonne séquence d’utilisation :

1. définir la sous-tâche de manière étroite
2. demander d’abord à p7 le plan d’implémentation
3. examiner l’analyse d’impact pour repérer les hypothèses risquées
4. confirmer ou ajuster le périmètre
5. laisser p7 générer le code
6. inspecter l’auto-revue finale pour repérer les lacunes, les régressions et les questions non résolues

Cette approche correspond mieux à la valeur visée par la skill que de demander du code immédiatement.

Format de sortie attendu

La description du dépôt indique que p7 produit :

• plan d’implémentation
• code
• auto-revue en 3 questions
• le tout via [P7-COMPLETION]

Si votre outillage prend en charge les transferts structurés entre agents, conservez ce marqueur de complétion. Sinon, demandez quand même les mêmes blocs de contenu afin que la skill reste alignée sur le protocole prévu.

Comment utiliser p7 pour la Code Generation

Pour la Code Generation, p7 est la plus pertinente sur des tâches où les choix de conception influencent la qualité de l’implémentation : modifications sur plusieurs fichiers, changements de comportement avec effets en aval, ou refactors susceptibles de casser des modules adjacents. Elle est moins intéressante pour de toutes petites corrections d’une ligne, où le coût de planification peut ne pas se justifier.

Ce qu’il faut vérifier avant d’adopter p7

Deux freins à l’adoption ressortent :

• une partie des détails du protocole est référencée plutôt qu’intégrée directement dans SKILL.md
• p7 dépend du langage de l’écosystème /pua au sens large, y compris des garde-fous centraux et du protocole de narration

Donc, si vous cherchez une skill totalement autonome, p7 peut sembler insuffisamment documentée à moins de charger aussi le contexte du système parent.

Comment évaluer la qualité d’un premier essai

Lors de la première exécution, vérifiez si p7 :

• a bien séparé la planification de l’implémentation
• a identifié les fichiers, modules ou interfaces impactés
• a respecté vos contraintes
• s’est terminée par une auto-revue utile, et non une simple checklist de façade

Si ces éléments manquent, il est probable que votre invocation ou votre environnement n’ait pas chargé la skill comme prévu.

FAQ sur la skill p7

p7 est-elle adaptée aux débutants ?

Modérément. La skill p7 elle-même est simple à comprendre, mais elle n’est pas optimisée pour accompagner des débutants absolus. Elle suppose que vous savez formuler une tâche, relire un plan d’implémentation et juger si une analyse d’impact tient la route.

p7 est-elle utile sans P8 ?

Oui, mais avec des limites. La source positionne p7 sous supervision de P8, donc son usage idéal est celui d’un exécuteur délégué. Vous pouvez tout de même utiliser p7 seule en simulant ce rôle : donnez-lui une sous-tâche clairement bornée et des contraintes explicites. Il ne faut simplement pas en attendre un comportement d’orchestration de haut niveau.

Quand p7 est-elle préférable à un prompt normal ?

p7 est meilleure quand vous avez besoin d’une exécution disciplinée pour une tâche d’ingénierie bien définie. Si le travail bénéficie d’une logique « plan d’abord, code ensuite, revue en dernier », p7 apporte une structure qu’un prompt standard omet souvent.

Quand ne faut-il pas utiliser p7 ?

N’utilisez pas p7 pour :

• de l’idéation produit vague
• un choix d’architecture large sans exigences claires
• des tâches qui nécessitent une forte connaissance de protocoles spécifiques au dépôt que vous n’avez pas chargés
• des modifications triviales où la planification structurée ajoute du délai sans réel gain de qualité

p7 inclut-elle des scripts d’installation ou des ressources supplémentaires ?

D’après les éléments disponibles dans le dépôt, non : aucun script supplémentaire ni fichier d’assistance embarqué n’apparaît dans la vue du répertoire de skills. Le fichier principal est SKILL.md, qui référence references/p7-protocol.md ; vérifiez donc si ce fichier est bien disponible dans votre environnement installé.

p7 impose-t-elle un format de sortie ?

Oui. La description de la skill renvoie à une enveloppe de complétion définie et à une séquence de livrables précise. C’est bien adapté aux équipes qui veulent des sorties d’agent homogènes, mais moins idéal si vous préférez un mode de codage conversationnel plus libre.

Comment améliorer la skill p7

Donner à p7 une frontière de sous-tâche plus nette

Le moyen le plus rapide d’améliorer les résultats de p7 est de resserrer la tâche. Au lieu de « refactor payments », précisez l’endpoint, le composant, le module ou le mode de défaillance concerné. p7 est un exécuteur : plus la frontière est claire, meilleure sera la qualité de code generation.

Demander des cibles explicites pour l’analyse d’impact

Ne demandez pas simplement une « analyse d’impact ». Nommez ce qui doit être vérifié :

• compatibilité API
• changements de schéma
• impact sur les tests
• risque de performance
• besoins de migration
• enjeux de rollback

Ainsi, l’étape de planification de p7 devient concrètement plus utile.

Fournir dès le départ des indices sur le dépôt

Si vous connaissez les fichiers probables, dites-le. Exemple :

• src/auth/session.ts
• app/api/login/route.ts
• tests/auth.spec.ts

Cela limite les détours et améliore l’usage de p7 dans les grands dépôts, où la qualité de la code generation dépend fortement du fait de toucher les bonnes surfaces.

Demander les hypothèses avant le code si le contexte est mince

Un mode d’échec fréquent est l’implémentation prématurée sur un contexte trop faible. Si votre brief est incomplet, dites à p7 : « List assumptions and blockers before coding. » Cela préserve la nature orientée solution de la skill au lieu de forcer une sortie à faible confiance.

Utiliser l’auto-revue comme outil de révision

L’auto-revue en 3 questions ne doit pas être traitée comme un ornement. Lisez-la pour repérer :

• les hypothèses cachées
• la gestion incomplète des cas limites
• les tests ou étapes de validation manquants

Ensuite, réinjectez ces écarts dans un second passage avec p7. C’est l’un des moyens les plus simples d’améliorer p7 sans modifier la skill elle-même.

Renforcer les prompts p7 avec des critères d’acceptation

Pour de meilleurs résultats avec p7 for Code Generation, incluez des conditions de réussite telles que :

• « existing tests must still pass »
• « no breaking API changes »
• « support both mobile and desktop UI »
• « keep public function signatures stable »

Les critères d’acceptation font passer p7 d’un codeur compétent à un exécuteur plus fiable.

Les modes d’échec courants à repérer tôt

Surveillez :

• un plan trop générique pour réellement guider l’implémentation
• du code qui ignore les contraintes formulées
• une auto-revue qui n’évoque aucun vrai compromis
• des solutions qui supposent un contexte du système parent que vous n’avez pas fourni

Le plus souvent, ce sont des problèmes de qualité de prompt ou de chargement du contexte, pas une preuve que p7 est inutilisable.

Comment la skill p7 pourrait être améliorée

La skill p7 serait plus facile à adopter si le dépôt exposait davantage du protocole directement dans les fichiers, ou renvoyait plus explicitement vers les fichiers de support dans le dossier de la skill. Des exemples concrets d’invocation, de structure de complétion attendue et d’usage autonome réduiraient aussi les frictions de mise en place pour les nouveaux utilisateurs.