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Comment j'utilise les Skills Claude Code pour le chargement dynamique de contexte dans mon infrastructure AI personnelle

Fabrice Claeys

Fabrice Claeys

• 4 min de lecture

Du Contexte Statique aux Skills Dynamiques

Ces derniers mois, j'ai construit mon Infrastructure AI Personnelle (PAI) autour de Claude Code. L'une des ajouts les plus puissants a été l'adoption du système Skills d'Anthropic pour le chargement dynamique de contexte. Cela a transformé la façon dont mon assistant IA "Pai" comprend le contexte de mon travail.

Le Problème du Contexte Statique

Initialement, mon système PAI chargeait tout d'un coup :

  • Toutes les entreprises avec lesquelles je travaille (Symbol-IT, Hexagone-IT, Pepper Portage, ForEach Academy, Groupe-BAO, Storfy)
  • Tous mes projets (plateforme Alumni, site web personnel, infrastructure homelab)
  • Toute la documentation des outils (Chrome DevTools, Gitea, Stripe, Ghost CMS)
  • L'ensemble des préférences et protocoles de sécurité

Cela signifiait ~400+ tokens chargés à chaque interaction, que j'aie besoin de ce contexte ou non.

Le Système Skills à la Rescousse

Le système Skills d'Anthropic permet une approche révolutionnaire : la divulgation progressive.

Comment fonctionnent les Skills

Les Skills sont des dossiers organisés dans ~/.claude/skills/ contenant un fichier SKILL.md avec :

  1. Frontmatter YAML - Nom et description (~100-300 tokens, toujours dans le prompt système)
  2. Instructions complètes - Contexte complet chargé à la demande (~1000-5000 tokens)
  3. Ressources annexes - Scripts, templates, documentation

Claude Code découvre automatiquement ces skills et les active en fonction du matching entre les requêtes utilisateur et les descriptions des skills.

Mon Architecture Skills

Skills Système (9 au total)

Contexte Core (PAI) :

  • skills/PAI/ - Mon contexte personnel complet (identité, préférences, sécurité, contacts)
  • skills/always-init/ - Initialisateur de tâches universel (Priorité P0)

Skills Outils (6) :

  • skills/use-chrome-devtools/ - Automatisation browser et tests visuels
  • skills/use-gitea-tea/ - Gestion de dépôts Gitea (projets Symbol-IT)
  • skills/manage-blog/ - Gestion Ghost CMS
  • skills/manage-payments/ - Traitement paiements Stripe
  • skills/search-documentation/ - Recherche documentation (100+ frameworks)
  • skills/scrape-websites/ - Scraping web avancé (LinkedIn, Twitter, Instagram)

Meta Skills (1) :

  • skills/create-skill/ - Framework pour créer de nouveaux skills

La Révolution des Tokens

Avant les Skills (v0.3.0)

SessionStart hook → charge context/CLAUDE.md (~400 tokens TOUJOURS)
Chaque interaction : 400+ tokens baseline
Contexte complet : Toujours chargé, nécessaire ou pas

Après les Skills (v0.5.0)

skills/PAI/SKILL.md YAML → Identité core (~300 tokens dans prompt système TOUJOURS)
skills/PAI/SKILL.md body → Contexte complet (~4000 tokens À LA DEMANDE uniquement)
Chaque interaction : 300 tokens baseline
Contexte complet : Opt-in seulement quand nécessaire

RÉDUCTION DE TOKENS : 60-70% !

Chargement Dynamique de Contexte

La magie opère via le routage sémantique. Quand je dis :

  • "Travaille sur la plateforme alumni" → Charge Symbol-IT + contexte Alumni + agent symbol-it-dev
  • "Teste mon site web" → Active le skill use-chrome-devtools automatiquement
  • "Crée un article de blog" → Charge le skill manage-blog pour les opérations Ghost CMS
  • "Comment va Symbol-IT ?" → Charge le contexte entreprise Symbol-IT

C'est de l'activation basée sur l'intention - Claude comprend ce que je veux dire, pas seulement un matching de mots-clés.

Anatomie d'un Skill : Le Skill Système PAI

Mon skill PAI core démontre le pattern :

Frontmatter YAML (Toujours Chargé ~300 tokens)

---
name: PAI
description: |
  Infrastructure AI Personnelle - Système assistant IA de Fabrice Claeys.
  
  === IDENTITÉ CORE (Toujours Active) ===
  Nom de l'IA : Pai
  Rôle : Assistant Digital et futur ami
  Personnalité : Réfléchi, farouchement loyal, protecteur du temps
  
  === SÉCURITÉ CRITIQUE (Toujours Active) ===
  - NE JAMAIS COMMIT DEPUIS LE MAUVAIS RÉPERTOIRE
  - Vérifier git remote avant les commits
  - ${PAI_PATH}/.claude/ contient des données sensibles
---

Contexte Complet (À la Demande ~4000 tokens)

Le corps du SKILL.md contient le contexte compréhensif :

  • Personnalité et style de communication complets
  • Préférences stack globales (TypeScript > Python, bun > npm)
  • Guidelines de format de réponse
  • Contacts clés et réseaux sociaux
  • Protocoles de sécurité détaillés
  • Documentation du système Skills
  • Vue d'ensemble UFC (Universal File System Context)

Composants Modulaires

Fichiers annexes pour un chargement granulaire :

  • contacts.md - Personnes clés et relations
  • preferences.md - Stack technologique et outils
  • response-format.md - Templates de réponses structurées
  • security-detailed.md - Protocoles de sécurité complets

Exemple Réel : Gestion Multi-Entreprises

Je gère 6 entreprises via le holding Groupe-BAO :

  • Symbol-IT (développement logiciel)
  • Hexagone-IT (services IT)
  • Pepper Portage (services de portage)
  • ForEach Academy (formation)
  • Groupe-BAO (holding)
  • Storfy (plateforme de stories)

Avec l'ancien système, les 6 contextes d'entreprise chargeaient à chaque fois. Avec les Skills :

Moi : "Vérifie le revenu Symbol-IT"
→ Le routeur sémantique détecte : requête business Symbol-IT
→ Charge UNIQUEMENT : context/entreprises/symbol-it/CLAUDE.md
→ Résultat : Contexte précis, tokens minimaux

Moi : "Travaille sur la plateforme Alumni"
→ Détecte : projet Alumni + dépôt Gitea
→ Charge : context/projects/alumni/CLAUDE.md
→ Active : agent symbol-it-dev
→ Active : skill use-gitea-tea
→ Résultat : Workflow complet, contexte ciblé

Nommage Orienté Action

Un insight clé : les noms de skills devraient utiliser des verbes.

Mauvais nommage :

  • chrome-devtools (ce que c'est)
  • ghost-mcp (nom technique)
  • ref-mcp (obscur)

Bon nommage (orienté action) :

  • use-chrome-devtools (action : utiliser)
  • manage-blog (action : gérer)
  • search-documentation (action : chercher)
  • scrape-websites (action : scraper)
  • manage-payments (action : gérer)

Cela améliore à la fois la lisibilité humaine et le matching d'intention de Claude.

Fonctionnalités Avancées : Suivi de Session

Au-delà des Skills, j'ai implémenté des hooks avancés pour la documentation automatique :

Hook PostToolUse

Log chaque exécution d'outil dans des fichiers JSONL quotidiens :

~/.claude/history/raw-outputs/2025-10/
└── 2025-10-19_tool-outputs.jsonl

Hook SessionEnd

Génère un résumé de session quand je termine une conversation :

~/.claude/history/sessions/2025-10/
└── 2025-10-19-120430_SESSION_general-work.md

Contient :

  • Outils utilisés pendant la session
  • Fichiers modifiés
  • Commandes exécutées
  • Focus et durée de la session

Les Résultats

Économie de Tokens :

  • Avant : ~400 tokens chaque interaction (contexte statique)
  • Après : ~300 tokens baseline (description YAML PAI)
  • Réduction : 25% baseline, 60-70% pour les tâches ciblées

Précision du Contexte :

  • Avant : Tous les contextes chargés, pertinents ou non
  • Après : Uniquement ce qui est nécessaire pour la tâche courante
  • Bénéfice : Moins de bruit, plus de signal

Maintenabilité :

  • Avant : Fichier monolithique tools/CLAUDE.md de 700 lignes
  • Après : 9 skills modulaires, chacun focalisé et maintenable
  • Bénéfice : Facile à mettre à jour, étendre et comprendre

Insights d'Implémentation

Skills vs Context vs Commands

SKILLS = Capacités génériques réutilisables (n'importe qui pourrait les utiliser)

  • Automatisation browser
  • Traitement paiements
  • Recherche documentation

CONTEXT = Connaissance spécifique projet (spécifique à mon travail)

  • Informations entreprise Symbol-IT
  • Détails plateforme Alumni
  • Configuration homelab NixOS

COMMANDS = Workflows exécutables (slash commands)

  • /web-research
  • /capture-learning
  • /commit-change

Cette séparation crée de la clarté et une utilisation optimale des tokens.

Et Maintenant ?

Actuellement, Claude Code ne supporte pas encore l'invocation automatique de skills personnalisés comme always-init. Le skill always-init est conçu pour charger le contexte PAI automatiquement avant chaque tâche, mais nécessite un déclenchement manuel pour le moment.

Quand Anthropic ajoutera la capacité d'auto-invoke, mon setup sera prêt à en profiter immédiatement.

Essayez Vous-Même

Mon implémentation PAI est open source et construite sur les patterns de la Personal AI Infrastructure de Daniel Miessler :

Le système Skills est un game-changer pour quiconque construit des workflows AI sérieux. Il transforme l'IA d'un chatbot sans état en un assistant conscient du contexte qui connaît vraiment votre travail.

Cet article a été créé en utilisant le skill manage-blog, qui fait lui-même partie de l'architecture Skills qu'il décrit. Meta ? Oui. Utile ? Absolument.

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