Clarity

microsoft_clarity-automation aide les agents à utiliser Microsoft Clarity via Composio Rube MCP pour les enregistrements de session, les heatmaps et l’analyse des comportements. Il met l’accent sur l’appel prioritaire à RUBE_SEARCH_TOOLS, la configuration d’une connexion Clarity active et une utilisation tenant compte des schémas.

distill aide à simplifier un design d’interface encombré en supprimant le bruit, une hiérarchie faible et les options redondantes afin de rendre la tâche principale plus claire. À utiliser lorsqu’un écran a besoin d’une réduction rigoureuse, de priorités mieux définies et d’une passe de simplification ciblée.

Clarify améliore les textes UX confus, les messages d’erreur, les libellés, les étapes d’onboarding et les consignes afin que les utilisateurs puissent agir avec moins d’hésitation. Ce skill est utile pour la rédaction technique, les contenus de support et les équipes produit qui ont besoin d’un texte d’interface plus clair. Il commence par prendre en compte le contexte, l’audience et l’état de l’utilisateur avant de reformuler, pour aboutir à un résultat plus direct, plus précis et plus facile à utiliser.

requirements-clarity est un workflow structuré qui transforme des demandes de fonctionnalités floues en exigences prêtes pour l’implémentation. Il repère les zones de périmètre manquantes, les contraintes, les critères d’acceptation, les cas limites et le contexte technique, puis pose des questions ciblées en plusieurs passes afin de produire un livrable plus clair, de type PRD, avant le démarrage du code.

writing-clearly-and-concisely est un skill de révision réutilisable pour retravailler des textes destinés à être lus par des humains. Il aide à transformer des brouillons verbeux, vagues ou au ton trop IA en un anglais simple et direct pour la documentation, les README, les messages de commit, les descriptions de PR, les messages d’erreur, le texte d’interface, les rapports et les explications. Le repo associe des règles de clarté dans l’esprit de Strunk à des conseils pratiques pour éviter les formulations IA inutilement ampoulées.

naming-analyzer passe en revue les variables, fonctions, classes, fichiers, champs de base de données et noms d’API afin de repérer les identifiants vagues ou trompeurs, puis propose des alternatives plus claires et alignées sur les conventions pour la revue de code et le refactoring.