search-first

Vue d’ensemble du skill search-first

Ce qu’est search-first

Le skill search-first est un workflow de recherche avant le code, conçu pour trouver des outils, bibliothèques et schémas d’implémentation existants avant d’écrire du code sur mesure. Il est utile quand vous voulez que l’assistant se comporte comme un éclaireur rigoureux, et non comme un développeur qui part au hasard.

Qui devrait l’utiliser

Utilisez le skill search-first si vous démarrez une nouvelle fonctionnalité, évaluez une dépendance, ajoutez une intégration ou construisez un utilitaire qui existe peut-être déjà. C’est un excellent choix pour le cas d’usage search-first for Skill Scaffolding lorsque vous voulez réutiliser des patterns éprouvés plutôt que d’en inventer un nouveau.

Pourquoi c’est important

Sa principale valeur est la qualité des décisions : il pousse l’assistant à chercher dans npm, PyPI, GitHub, les sources web et les skills associés avant de recommander du code. Cela réduit les doublons, améliore les choix de dépendances et rend les arbitrages « construire vs adopter vs envelopper » plus solides.

Comment utiliser le skill search-first

L’installer et le déclencher

Pour search-first install, ajoutez le skill avec npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill search-first. Déclenchez-le quand la demande ressemble à « ajouter X », « trouver une bibliothèque pour Y » ou « existe-t-il déjà une meilleure façon de faire cela ? ». Le schéma search-first usage fonctionne le mieux quand vous demandez explicitement une phase de recherche avant l’implémentation.

Donner un brief orienté décision

Un brief faible dit : « construis un parseur de fichiers ». Un brief plus solide dit : « j’ai besoin d’un parseur de fichiers TypeScript pour Node 18, il doit prendre en charge le streaming, aucune dépendance native, licence MIT de préférence, et je veux 3 options adopter-ou-construire avec leurs compromis ». Ce format donne au skill assez de contexte pour bien chercher et comparer les candidats au lieu de renvoyer des suggestions génériques.

Lire d’abord les bons fichiers

Commencez par 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 est la principale source de vérité, ce qui vous permet d’avancer vite sans fouiller dans des fichiers d’aide supplémentaires.

Utiliser le workflow comme modèle de prompt

Un prompt pratique pour search-first guide devrait demander : le besoin, les contraintes, la recherche de candidats, les critères d’évaluation et une décision claire. Exemple : « Recherche les options existantes pour X, compare 3 candidats, évalue-les selon la maintenance, la documentation, la licence et l’adéquation, puis recommande adopter, étendre ou construire sur mesure. » Cette structure aide l’agent de recherche à produire une sortie exploitable plutôt qu’une simple liste vague.

FAQ sur le skill search-first

search-first est-il réservé aux gros projets ?

Non. Il est souvent plus utile sur les petites tâches qui peuvent créer discrètement de la dette technique, comme une fonction utilitaire, un composant d’interface ou le choix d’une dépendance. Le coût d’un manque de recherche est souvent plus élevé justement quand la modification paraît simple.

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

Un prompt classique peut demander des idées ; le skill search-first demande un workflow de recherche et une décision. La différence est importante, car le résultat est censé appuyer une décision d’adoption, et pas seulement répondre à la question « qu’est-ce que je pourrais coder ? ».

Est-il adapté aux débutants ?

Oui, si vous savez décrire votre objectif et vos contraintes. Les débutants en bénéficient parce que le skill resserre le champ de recherche et fait apparaître des options existantes qu’ils n’auraient peut-être pas pensé à explorer. Il est moins utile si vous voulez du code immédiat sans analyse des compromis.

Quand ne faut-il pas l’utiliser ?

Évitez-le si la tâche est manifestement spécifique, urgente, ou très liée à votre base de code locale, et qu’aucune solution externe ne s’applique raisonnablement. Si vous connaissez déjà exactement le package ou le pattern que vous voulez, une implémentation directe peut être plus rapide qu’une recherche complète.

Comment améliorer le skill search-first

Donner des contraintes qui changent vraiment la recherche

Le plus gros gain de qualité vient du fait d’énoncer dès le départ les contraintes fortes : langage, runtime, framework, licence, taille du bundle, règles de sécurité, limites de plateforme et autorisation ou non des dépendances natives. Ces détails aident le skill à filtrer les candidats au lieu de remonter des options populaires mais inutilisables.

Demander des comparaisons, pas seulement des recommandations

Une meilleure demande search-first usage sollicite une courte présélection et une recommandation justifiée. Par exemple : « Compare 3 bibliothèques, explique pourquoi chacune peut échouer, puis choisis-en une pour la production et une autre en secours. » Cela produit une recherche beaucoup plus exploitable qu’une réponse avec un seul nom.

Se méfier du biais vers la nouveauté superficielle

Un mode d’échec fréquent consiste à choisir le projet le plus récent ou le plus visible sans vérifier la maintenance, la documentation ou le coût d’intégration. Améliorez le skill search-first en lui demandant d’inclure la friction d’adoption, l’adéquation à l’écosystème et ce qui vous ferait écarter un candidat.

Itérer après le premier passage

Si le premier résultat est trop large, resserrez le prompt suivant avec une contrainte manquante ou un test d’acceptation. Pour search-first for Skill Scaffolding, cela peut vouloir dire ajouter le langage cible, la structure du dépôt ou le type précis de squelette que vous voulez réutiliser.