Créer ses skills — Jumeau numérique

Tu as cartographié tes process. Tu sais où sont tes leviers. On passe à la création.

Un skill IA, c'est un fichier markdown. Pas un serveur, pas un workflow, pas du code. Un dossier dans ton coffre, un fichier SKILL.md à l'intérieur, et tu tapes /[nom] dans OpenCode (ou Claude Code) pour le déclencher.

C'est ça qu'on construit dans cette leçon.

À retenir avant de commencer

Skill = fiche process. Une seule entité.

Dans la première promo du bootcamp, on séparait "fiche process" (le document méthode) et "skill" (la commande exécutable). C'était une erreur : impossible à maintenir, et le contenu divergeait dès la deuxième itération. À partir de maintenant, ton skill EST ta fiche process. Le SKILL.md contient à la fois la méthode (le quoi/comment) et l'exécution (les instructions pour l'IA). Une seule source de vérité, modifiée à un seul endroit.

Le pipeline complet

Étape 1

Cartographier

Brain dump par fréquence

→

Étape 2

Créer ses skills

Méthode + exécution dans 1 fichier

Skill ou automatisation : 3 questions

Avant d'écrire quoi que ce soit, décide quel type d'outil ce process mérite.

Un skill est une commande que tu lances. L'IA exécute avec toi (ou pour toi). Tu tapes /newsletter et ça part.

Une automatisation tourne sans toi. Un déclencheur, des règles, zéro intervention. n8n, Make ou Zapier.

3 questions pour trancher :

Le déclencheur est manuel ou automatique ?
Une intervention humaine est nécessaire ?
Si oui : validation simple (oui/non) ou jugement complexe ?

Situation	Outil	Exemple
Déclencheur manuel + supervision (goût humain à chaque étape)	Skill	`/youtube` : angle, hook, structure, titre validés un par un
Déclencheur manuel + validation simple	Skill	`/sync-compta` : tu valides le résumé avant le push Google Sheets
Déclencheur auto + validation simple	Automatisation + validation	Workflow n8n qui crée un brouillon de réponse pour chaque email Gmail reçu, tu cliques "envoyer"
Déclencheur auto + zéro intervention	Automatisation pure	Workflow n8n qui donne accès aux produits aux clients dès qu'ils achètent

Cette leçon couvre les skills. Les automatisations n8n arrivent en semaine 3.

Architecture skills : où vivent tes skills

Un skill, c'est un dossier avec un fichier SKILL.md dedans :

Second Cerveau/
└── 4 TOOLS/
    └── skills/
        ├── newsletter/
        │   └── SKILL.md
        ├── youtube/
        │   └── SKILL.md
        └── preparecoaching/
            └── SKILL.md

OpenCode (ou Claude Code) trouve tes skills via le fichier opencode.json à la racine de ton workspace :

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "skills": {
    "paths": ["./Second Cerveau/4 TOOLS/skills"]
  }
}

Le champ paths liste les dossiers que l'IA scanne pour découvrir tes skills. Tu peux en ajouter d'autres plus tard : un coffre équipe, un projet client. Tous les SKILL.md trouvés deviennent des commandes /nom disponibles.

Pourquoi dans 4 TOOLS/skills/ et pas ailleurs ? Tes skills sont synchronisés via Obsidian Sync (comme le reste du coffre), versionnés avec ton historique, et accessibles depuis ton mobile et ton serveur. Un skill créé sur ton ordi est dispo partout en quelques secondes.

Anatomie d'un SKILL.md

Le format est strict. Un frontmatter obligatoire, puis le contenu du skill.

---
name: nom-du-skill
description: Une phrase qui décrit QUAND déclencher ce skill. Spécifique, pas générique.
---

# Nom lisible du skill

[1 phrase : ce que fait le skill et quand l'utiliser]

## Input

[Ce que l'agent reçoit ou doit demander : arguments, fichiers, contexte]

## Output

[Ce que l'agent produit]

## Processus

### Étape 1 : [Nom court]

**Méthode :** [Comment faire bien. Critères, principes. Le coeur du skill.]
**Outils :** [Ce qu'utilise l'IA pour cette étape]
**Piège :** [Ce qu'il faut éviter]

[Instructions précises pour l'IA]

### Étape 2 : ...

## Exemples

### Bons exemples
1. **[Titre]** : [Exemple verbatim, copié exact]
   > Pourquoi c'est bon : [...]

### Mauvais exemples
1. **[Titre]** : [Exemple verbatim]
   > Pourquoi c'est raté : [...]

## Règles
- [Règle explicite 1]
- [Règle 2]

## Ce que tu ne fais PAS
- [Anti-pattern 1]
- [Anti-pattern 2]

Quelques règles non négociables :

Le name : minuscules, tirets, pas d'espaces. Regex stricte : ^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$. Exemples valides : newsletter, prepare-coaching, sync-compta. Invalides : Newsletter, prepare_coaching, -coaching.
Le description : c'est ce que l'IA lit pour décider quand utiliser ton skill. Sois spécifique. Mauvais : "Aide pour la newsletter". Bon : "Rédige la newsletter hebdomadaire Perspectives : news perso + deep dive long-form style Tomas Pueyo, avec scoping interactif du sujet."
Pas de champ allowed-tools dans le frontmatter, c'est ignoré.

La méthode : 60 à 70 % de ton skill

C'est la section la plus importante. Celle qui fait la différence entre un skill qui produit du générique et un skill qui produit du sur-mesure.

L'IA sait suivre des étapes. Ce qu'elle ne peut pas deviner :

Ton style
Tes critères de qualité
Ce que tu considères comme "bien fait"
Ce que tu évites absolument
Les nuances entre un travail moyen et un travail excellent

Tout ça vit dans la méthode, étalée sur chaque étape du processus et dans la section "Règles".

Le changement de paradigme

Avant l'IA, pour déléguer un travail de qualité, tu embauchais quelqu'un de qualifié (cher) ou tu formais quelqu'un pendant des mois (long). Dans les deux cas, la connaissance restait implicite dans la tête de la personne.

Avec l'IA, le paradigme change. Tu prends un coach ou un expert une fois. Tu captures la méthode dans ton skill. L'IA exécute à l'infini.

Avant l'IA

✗

Embaucher un expert
Cher. Connaissance implicite.

✗

Former quelqu'un
Long. Des mois d'apprentissage.

Coût récurrent + dépendance

Avec l'IA

✓

Expert UNE fois
Coach, livre, formation.

✓

Méthode dans le skill
L'IA exécute à l'infini.

Investissement unique + réutilisable

Ce qu'une bonne méthode contient

La structure exacte de ce que tu produis (plan, format, organisation)
Les règles de style : ce que tu fais toujours, ce que tu ne fais jamais
Les critères de qualité : comment tu sais que c'est "bien fait"
Le formatage : longueurs, tons, niveaux de détail
Les pièges à éviter : les erreurs classiques que tu as appris à contourner
Des exemples verbatim : bons et mauvais, copiés exactement, avec une analyse

C'est ça qu'on met dans le SKILL.md, étalé sur les sections "Processus" (méthode par étape), "Exemples", "Règles" et "Ce que tu ne fais PAS".

Si tu n'as pas encore de méthode

Si tu fais ce process "à l'instinct" sans méthode claire : prends un livre de référence, une formation, ou une session avec un expert. Une bonne méthode publique (AIDA, GTD, pyramide de Freytag, SPIN Selling) condense des années d'expertise. Tu l'embarques dans ton skill, tu l'enrichis avec tes propres règles, et tu as un skill solide en une après-midi.

Voir le complément Trouver les meilleures méthodes pour les sources concrètes.

Créer ton skill : `/create-skill`

Le chemin recommandé, c'est la commande /create-skill déjà installée dans ton coffre.

Tu la lances dans OpenCode (ou Claude Code) :

/create-skill

Elle te guide étape par étape :

Scope : nom du process, déclencheur, input, output, temps actuel, douleur principale
Étapes détaillées : pour chaque étape, l'agent te demande quoi tu fais, comment tu fais bien, quels outils, quel piège
Exemples concrets : 1 à 3 bons exemples + 1 à 2 mauvais, avec le pourquoi
Références externes (optionnel) : si tu cites une méthode publique, l'agent peut faire la recherche Firecrawl et embarquer les points clés
Génération : crée le fichier Second Cerveau/4 TOOLS/skills/[nom]/SKILL.md avec frontmatter valide
Test immédiat : l'agent te propose de lancer ton skill sur un cas réel

L'avantage : l'agent te pose les bonnes questions au bon moment. Tu ne passes pas 2h sur un template vide. Tu passes 30 minutes sur un dialogue qui produit un skill testé.

Les 4 types de skills

Tous les skills ne se ressemblent pas. Voici les 4 patterns qui couvrent 95 % des cas.

💬Interactif créatif

Ping-pong humain ↔ IA à chaque étape

Ex : /youtube

🎯Semi-automatique

Scoping interactif puis exécution autonome

Ex : /newsletter

🔀Agrégateur automatique

Zéro interaction, croise des données et synthétise

Ex : /preparecoaching

⚡Traitement de données

Parsing, catégorisation, transformation

Ex : /sync-compta

Interactif créatif : l'agent pose des questions, tu réponds, il avance. Validation à chaque étape. Pour les process où ton jugement est requis tout du long (création vidéo, post LinkedIn, brief client).

Semi-automatique : un dialogue court au début pour scoper, puis l'agent fait tout seul. Pour les process créatifs avec une phase de cadrage puis une phase d'exécution (newsletter, article).

Agrégateur automatique : zéro interaction. L'agent va chercher des données dans plusieurs sources, les croise, et produit une synthèse. Pour les process de croisement (préparation réunion, briefing, dashboard).

Traitement de données : parsing, catégorisation, transformation. Règles fixes appliquées à des données changeantes. Pour les process répétitifs avec règles claires (compta, import CSV, nettoyage de notes).

Astuces pour de meilleurs skills

Sois explicite sur le format

Mauvais : "Rédige un email"

Bon : "Rédige un email de 3 paragraphes max. Paragraphe 1 : contexte (2 phrases). Paragraphe 2 : proposition (3-4 phrases). Paragraphe 3 : next step avec une question."

Utilise des checkpoints

Pour les skills interactifs, force l'agent à s'arrêter et attendre ta validation :

**→ Attend la validation avant de continuer**

Ça évite que l'agent parte dans une direction que tu ne voulais pas.

"Ce que tu ne fais PAS" est critique

L'IA a tendance à généraliser, à ajouter du blabla, à écrire des listes de tips. La section négative est souvent plus importante que les instructions positives.

Donne des exemples concrets, verbatim

Copie tes vrais exemples dans le skill. Mot pour mot. Pas de reformulation. C'est ce qui encapsule ton goût et permet à l'IA d'apprendre ton style.

Itère 3-4 fois

Ton premier skill ne sera pas parfait. C'est normal. Chaque mauvais output te donne une nouvelle règle à ajouter. Mes skills sont passés par 5-6 itérations avant d'être fiables.

L'exercice pratique

Étape 1 : Choisir ton premier process

Reprends ta cartographie. Choisis un seul process à transformer en skill. Idéalement :

Un process que tu fais souvent (Daily ou Weekly)
Que tu connais bien (tu peux décrire ta méthode)
Avec un output mesurable (tu sauras si le skill marche ou pas)

Les bons candidats pour un premier skill : traitement d'emails, prise de notes de lecture, briefing client, synthèse de réunion.

Étape 2 : Lancer `/create-skill`

Ouvre OpenCode (ou Claude Code) dans ton coffre. Tape :

/create-skill

Laisse-toi guider. Réponds aux questions sans te censurer. Si tu hésites sur une méthode, dis-le : l'agent te proposera de chercher des références externes ou d'itérer plus tard.

Étape 3 : Tester immédiatement

À la fin de /create-skill, l'agent te propose de tester. Accepte. Lance le skill sur un cas réel. Observe :

Est-ce que l'agent comprend le contexte ?
Est-ce que le résultat correspond à ta méthode ?
Qu'est-ce qui manque ?

Étape 4 : Itérer

Note chaque mauvais output. Ajoute une règle. Reteste. Après 3-4 itérations, ton skill devient fiable.

Output attendu

À la fin de cette leçon, tu dois avoir :

1 skill fonctionnel dans Second Cerveau/4 TOOLS/skills/[nom]/SKILL.md
Le skill testé au moins une fois sur un cas réel
Une liste d'améliorations identifiées pour la prochaine itération

C'est tout. Un seul skill qui marche vaut mieux que dix fiches process qui prennent la poussière.

Exemples concrets

Pour voir des skills réels et fonctionnels, avec leur méthode embarquée :

Checklist

J'ai choisi un process de ma cartographie à transformer en skill
J'ai lancé /create-skill et complété le dialogue
Le fichier SKILL.md existe dans Second Cerveau/4 TOOLS/skills/[nom]/
Le frontmatter contient un name valide et une description spécifique
Le skill a été testé au moins une fois sur un cas réel
J'ai identifié les améliorations à faire pour la prochaine itération