Generational Audit Skill
Objet
Évaluer l'adéquation d'un projet tech (web app, mobile, script, SaaS, site) à 5 cohortes générationnelles, sur la base de critères UX/UI/produit sourcés.
Limites épistémiques (à rappeler dans chaque rapport)
Les générations sont des moyennes statistiques, pas des déterminismes individuels. Le contexte (CSP, géographie, expertise numérique) pèse souvent autant que l'année de naissance. Cette skill produit des hypothèses d'adéquation, pas des prédictions de comportement.
Périmètre d'audit (les deux modes obligatoires)
L'audit combine systématiquement :
Audit du code source (statique)
- Lecture des fichiers : framework, deps, composants UI, accessibilité, patterns
- Détection : stack, taille de police, contrastes déclarés, dark mode, i18n, breakpoints, gestion clavier, ARIA
- Outils :
grep, lecture de package.json, tailwind.config, fichiers CSS, composants
Audit de l'expérience rendue (dynamique)
- Si URL fournie :
web_fetch de la page principale + 2-3 pages clés
- Si screenshots fournis : analyse visuelle directe
- Détection : densité texte, hiérarchie visuelle, friction onboarding, trust signals, modes de paiement visibles
Si l'un des deux n'est pas accessible, le déclarer explicitement dans le rapport et baisser le niveau de confiance.
Procédure (5 phases obligatoires)
Phase 1 — Inventaire
Collecter et déclarer :
- Type de projet (web app, mobile, script CLI, SaaS, vitrine, jeu, etc.)
- Stack technique
- Public cible déclaré (si mentionné dans README, landing, brief)
- Marché géographique (France, EU, US, autre — par défaut France si non précisé)
- Secteur (e-commerce, culturel, B2B, etc.)
Charger les références applicables : references/gen-*.md.
Phase 2 — Analyse par dimension
Pour chaque dimension de criteria/, scorer 0-5 par génération.
Dimensions obligatoires :
ui-patterns.md — patterns visuels et navigation
interaction-models.md — gestes, clavier, voix, recherche
accessibility.md — contraste, taille, ARIA, clavier
content-density.md — texte/visuel, longueur, scannabilité
trust-signals.md — preuves sociales, certifications, sécurité
Échelle :
- 0 : bloquant pour cette génération
- 1-2 : friction forte
- 3 : neutre / acceptable
- 4 : bien adapté
- 5 : optimisé pour cette génération
Phase 3 — Score global pondéré
Pondération par défaut (modifiable selon secteur) :
- UI patterns : 20%
- Interaction : 20%
- Accessibilité : 25% (poids fort, légalement requis en EU)
- Densité contenu : 20%
- Trust signals : 15%
Score /100 par génération + niveau de confiance (haute / moyenne / basse) basé sur la quantité de données collectées.
Phase 4 — Identification des frictions
Pour chaque génération, lister top 3 frictions concrètes :
- Composant ou fichier en cause (chemin exact si code source)
- Description de la friction
- Source/critère qui la justifie
Phase 5 — Recommandations actionnables
Format strict :
[Génération cible] → [Zone du produit] → [Action concrète] → [Effort: S/M/L]
- S : < 1 jour
- M : 1-5 jours
- L : > 5 jours ou refonte
Maximum 15 recommandations, triées par ratio impact/effort.
Sorties (les deux formats obligatoires)
- Rapport markdown :
templates/audit-report.md rempli
- JSON exploitable : structure définie dans
templates/audit-schema.json
Les deux sont produits systématiquement, même si l'utilisateur n'en demande qu'un.
Garde-fous
- Sourcing obligatoire : chaque affirmation générationnelle dans le rapport doit pointer vers une source dans
references/ ou criteria/. Pas d'affirmation hors-source.
- Pas d'essentialisation : éviter les formulations type « les Gen Z sont… ». Préférer « les études X montrent que la majorité des Gen Z dans le contexte Y… ».
- Géo-sensibilité : si le marché cible n'est pas FR, alerter sur la limite des sources francophones.
- Datation : privilégier sources < 3 ans. Mentionner la date de chaque source.
Workflow d'exécution
1. Lire SKILL.md (ce fichier)
2. Lire references/*.md (5 fichiers cohortes)
3. Lire criteria/*.md (5 fichiers dimensions)
4. Lire templates/audit-report.md et audit-schema.json
5. Exécuter les 5 phases
6. Produire les 2 sorties
Quand NE PAS utiliser cette skill
- Audit purement technique (perf, sécurité) sans dimension UX
- Étude de marché quantitative (cette skill est qualitative)
- Recommandations marketing (channel mix, pub) — hors périmètre
1---2name: generational-audit3description: Audite un projet tech (code source + expérience rendue) et évalue son adéquation à 5 cohortes générationnelles (Boomers, Gen X, Millennials, Gen Z, Gen Alpha). Produit un rapport markdown et un JSON exploitable. Utiliser quand l'utilisateur demande un audit générationnel, une analyse d'audience, une évaluation cross-génération, ou veut savoir quelle génération un produit cible réellement.4---5
6# Generational Audit Skill
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8## Objet
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10Évaluer l'adéquation d'un projet tech (web app, mobile, script, SaaS, site) à 5 cohortes générationnelles, sur la base de critères UX/UI/produit sourcés.
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12## Limites épistémiques (à rappeler dans chaque rapport)
13
14Les générations sont des **moyennes statistiques**, pas des déterminismes individuels. Le contexte (CSP, géographie, expertise numérique) pèse souvent autant que l'année de naissance. Cette skill produit des **hypothèses d'adéquation**, pas des prédictions de comportement.
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16## Périmètre d'audit (les deux modes obligatoires)
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18L'audit combine systématiquement :
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201. **Audit du code source** (statique)
21 - Lecture des fichiers : framework, deps, composants UI, accessibilité, patterns
22 - Détection : stack, taille de police, contrastes déclarés, dark mode, i18n, breakpoints, gestion clavier, ARIA
23 - Outils : `grep`, lecture de `package.json`, `tailwind.config`, fichiers CSS, composants
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252. **Audit de l'expérience rendue** (dynamique)
26 - Si URL fournie : `web_fetch` de la page principale + 2-3 pages clés
27 - Si screenshots fournis : analyse visuelle directe
28 - Détection : densité texte, hiérarchie visuelle, friction onboarding, trust signals, modes de paiement visibles
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30Si l'un des deux n'est pas accessible, le déclarer explicitement dans le rapport et baisser le niveau de confiance.
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32## Procédure (5 phases obligatoires)
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34### Phase 1 — Inventaire
35
36Collecter et déclarer :
37- Type de projet (web app, mobile, script CLI, SaaS, vitrine, jeu, etc.)
38- Stack technique
39- Public cible déclaré (si mentionné dans README, landing, brief)
40- Marché géographique (France, EU, US, autre — par défaut France si non précisé)
41- Secteur (e-commerce, culturel, B2B, etc.)
42
43Charger les références applicables : `references/gen-*.md`.
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45### Phase 2 — Analyse par dimension
46
47Pour chaque dimension de `criteria/`, scorer 0-5 par génération.
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49Dimensions obligatoires :
50- `ui-patterns.md` — patterns visuels et navigation
51- `interaction-models.md` — gestes, clavier, voix, recherche
52- `accessibility.md` — contraste, taille, ARIA, clavier
53- `content-density.md` — texte/visuel, longueur, scannabilité
54- `trust-signals.md` — preuves sociales, certifications, sécurité
55
56Échelle :
57- 0 : bloquant pour cette génération
58- 1-2 : friction forte
59- 3 : neutre / acceptable
60- 4 : bien adapté
61- 5 : optimisé pour cette génération
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63### Phase 3 — Score global pondéré
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65Pondération par défaut (modifiable selon secteur) :
66- UI patterns : 20%
67- Interaction : 20%
68- Accessibilité : 25% (poids fort, légalement requis en EU)
69- Densité contenu : 20%
70- Trust signals : 15%
71
72Score /100 par génération + niveau de confiance (haute / moyenne / basse) basé sur la quantité de données collectées.
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74### Phase 4 — Identification des frictions
75
76Pour chaque génération, lister **top 3 frictions concrètes** :
77- Composant ou fichier en cause (chemin exact si code source)
78- Description de la friction
79- Source/critère qui la justifie
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81### Phase 5 — Recommandations actionnables
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83Format strict :
84`[Génération cible] → [Zone du produit] → [Action concrète] → [Effort: S/M/L]`
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86- S : < 1 jour
87- M : 1-5 jours
88- L : > 5 jours ou refonte
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90Maximum 15 recommandations, triées par ratio impact/effort.
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92## Sorties (les deux formats obligatoires)
93
941. **Rapport markdown** : `templates/audit-report.md` rempli
952. **JSON exploitable** : structure définie dans `templates/audit-schema.json`
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97Les deux sont produits systématiquement, même si l'utilisateur n'en demande qu'un.
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99## Garde-fous
100
101- **Sourcing obligatoire** : chaque affirmation générationnelle dans le rapport doit pointer vers une source dans `references/` ou `criteria/`. Pas d'affirmation hors-source.
102- **Pas d'essentialisation** : éviter les formulations type « les Gen Z sont… ». Préférer « les études X montrent que la majorité des Gen Z dans le contexte Y… ».
103- **Géo-sensibilité** : si le marché cible n'est pas FR, alerter sur la limite des sources francophones.
104- **Datation** : privilégier sources < 3 ans. Mentionner la date de chaque source.
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106## Workflow d'exécution
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108```
1091. Lire SKILL.md (ce fichier)
1102. Lire references/*.md (5 fichiers cohortes)
1113. Lire criteria/*.md (5 fichiers dimensions)
1124. Lire templates/audit-report.md et audit-schema.json
1135. Exécuter les 5 phases
1146. Produire les 2 sorties
115```
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117## Quand NE PAS utiliser cette skill
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119- Audit purement technique (perf, sécurité) sans dimension UX
120- Étude de marché quantitative (cette skill est qualitative)
121- Recommandations marketing (channel mix, pub) — hors périmètre