code-correctorCorrige et durcit le code d'une application web de façon disciplinée et mesurée. À utiliser quand l'utilisateur veut corriger les bugs d'une web app, faire un audit de sécurité (OWASP Top 10 : injections, XSS, CSRF, contrôle d'accès), lever les plafonds d'affichage/pagination SANS retirer les protec
debugging-and-error-recoveryDébogage discipliné par cause racine pour scripts Python, VPS (systemd/Docker/SFTP), pipelines de veille et automatisations maison. À utiliser quand un test échoue, un build casse, un timer ou une tâche planifiée ne produit rien, un script renvoie un résultat inattendu, ou face à toute erreur non co
dev-protocolApplique un protocole de développement discipliné à une tâche non triviale : brainstorm socratique → spec courte → plan écrit avec checkpoints → implémentation incrémentale par sous-agents avec revue à deux étages (conformité puis qualité) → tests → vérification avant de déclarer terminé → ship. À u
doubt-driven-developmentSoumet une décision non triviale à une revue adverse à contexte frais AVANT de la valider — trois modes d'échec concrets, recoupement sur la source réelle, réversibilité vérifiée, dry-run. À utiliser quand la justesse prime sur la vitesse : opération irréversible (écriture en masse, purge, push prod
interview-meExtrait ce que l'utilisateur veut réellement par un entretien une-question-à-la-fois (outil AskUserQuestion), jusqu'à ~95 % de confiance sur l'intention, le périmètre, les contraintes, le critère de réussite et le format de livrable, AVANT tout plan, spec ou code. Usage manuel : 'interroge-moi', 'ca
observability-and-instrumentationRend le comportement des automatisations VISIBLE et diagnosticable — logs structurés JSON, compteurs de fin de run, heartbeats, alertes sur seuil — pour les timers systemd, tâches planifiées, pipelines de veille et scripts maison. À utiliser quand on ajoute du logging ou de l'alerting, quand on dépl