# Divalto Divalto Ia Devkit Discovering Skills > Discovering Skills - Skill: `tomevault-io/divalto-divalto-ia-devkit-discovering-skills` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomevault-io/divalto-divalto-ia-devkit-discovering-skills` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomevault-io/divalto-divalto-ia-devkit-discovering-skills/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: tomevault-io (https://skillmd.com/u/tomevault-io) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/tomevault-io/divalto-divalto-ia-devkit-discovering-skills --- # Discovering Skills ## Contenu - Utilisation - Discipline d'invocation - Modes du script query_catalog.py - Exemples de reponses - Catalog source de verite --- ## Utilisation Ce skill est une **table des matieres interactive** des skills DIVA installes. Il s'appuie sur un `catalog.json` embarque (regenere a chaque build de distribution). **Regle** : ne pas lire directement le catalog.json dans le contexte Claude. Utiliser `query_catalog.py` qui extrait uniquement le sous-ensemble pertinent. Avant de lancer la commande, **reformuler la demande** pour choisir le mode : | Demande type | Mode a utiliser | |--------------|-----------------| | "Que peux-tu faire ?", "Panorama", "Liste des skills" | `overview` | | "Explique-moi ", "Que fait ?" | `detail ` | | "Quel skill pour ", "Comment faire " | `search ` | | "Skills pour creer / analyser / valider / ..." | `workflow ` | | "Tous les skills qui generent / lisent / ecrivent" | `verb ` | --- ## Discipline d'invocation Ces deux regles encadrent l'usage de l'ensemble du devkit DIVA. Elles s'appliquent independamment des regles internes a chaque skill (P-A/P-B de `understanding-integrator-workspace`, 4PRINCIPLES, anti-patterns metier, etc.). Le `discovering-skills` est le **point d'entree** annonce du devkit -- il porte ces regles parce qu'elles concernent la **discipline d'invocation des skills**, pas un skill particulier. ### Regle 1 -- Documentation skill = source autoritaire pour les conventions **Pour toute question de convention, regle, nommage, structure dans le perimetre DIVA, la source autoritaire est la documentation des skills (`reference/*.md`). Le filesystem n'est jamais source primaire -- au plus un cross-check de confirmation apres lecture de la doc.** Ordre correct quand le collaborateur pose une question de convention/structure : 1. **`discovering-skills detail `** -- identifier le skill qui couvre le sujet 2. **Lecture des references du skill** (`reference/*.md` listees dans le SKILL.md) 3. **Reponse appuyee sur la doc** -- avec citation des fichiers references 4. **(Optionnel) cross-check filesystem** pour confirmer un point particulier Ordre erronne (a eviter) : 1. ~~`find` / `grep` / `ls` dans le filesystem pour deduire la convention~~ -> donne une reponse moins fiable 2. ~~Inference par symetrie/observation~~ -> peut etre un cas particulier, une coutume locale, ou une erreur historique 3. Reponse formulee sans appui sur la doc **Pourquoi cette regle** : la doc skill est ecrite et revue. Le filesystem est un instantane de l'etat reel d'un workspace -- il peut contenir des conventions specifiques au partenaire, des erreurs heritees, des exceptions ponctuelles. Confondre les deux mene a des reponses qui semblent justes mais qui ne sont pas la regle generale. **Exception unique** : quand un skill annonce explicitement que la verite vit dans un fichier source (ex: `a5tczoom.dhsp` comme catalogue de constantes pour `allocating-zoom-numbers`, ou `gtfdd.dhsd` pour le dictionnaire), c'est ce fichier qui est consulte -- mais via le skill qui le rend autoritaire, pas via un `cat` direct. ### Regle 2 -- Skills DIVA prioritaires sur toute commande improvisee **Si un skill DIVA couvre l'operation demandee, l'invoquer -- pas de raccourci `find` / `grep` / `cat` qui simulerait l'operation. Les skills ne sont pas des suggestions optionnelles, ils sont la maniere canonique d'operer sur l'ERP DIVA.** Examples concrets : | Tache demandee | Raccourci tentant (a eviter) | Skill a invoquer | |----------------|------------------------------|------------------| | Trouver la version standard d'un `.dhsd` | `find /Developpements/Standard -name gtfdd.dhsd` | `understanding-integrator-workspace` (R-13) | | Lister les zooms standards | `grep "C_ZOOM_" a5tczoom.dhsp` | `allocating-zoom-numbers` | | Verifier l'encodage d'un `.dhsp` | `file ` | `writing-diva-files` (verification + correction) | | Generer un fichier `.dhsq` | Copier-coller un template d'un autre RecordSql | `generating-recordsql` | | Lire un fichier ISAM | `head -c 1000 fichier.dhfi \| od` | `reading-isam-files` | | Modifier un masque `.dhsf` | Editer le bloc INI a la main | `manipulating-dhsf-screens` | **Pourquoi cette regle** : les skills encapsulent (a) les conventions de la plateforme, (b) les protocoles de validation (`check_*`, `validate_*`), (c) les pieges connus catalogues par RETEX. Court-circuiter un skill par une commande improvisee = reproduire des operations sans les garde-fous. Le resultat peut sembler equivalent mais perd la coherence et la tracabilite. **Quand cette regle ne s'applique pas** : - Question hors perimetre DIVA (ex: question sur Git, Docker, Python pur). - Operation explicitement non couverte par un skill et signalee comme telle (perimetre hors-scope documente dans le SKILL.md correspondant). - Reflexe d'observation rapide sur le workspace (un `ls` pour voir le contenu d'un dossier) qui n'engage pas une operation metier. Dans le doute : passer par `discovering-skills search ` pour verifier qu'aucun skill ne couvre la tache avant de la faire a la main. ### Application a Claude Ces deux regles concernent **le comportement de Claude lors d'une session sur un workspace DIVA**. Elles ne demandent rien au collaborateur. Concretement : - Avant toute reponse a une question de convention/structure : Claude consulte la doc du skill pertinent. - Avant toute commande improvisee dans le perimetre DIVA : Claude verifie qu'un skill ne la couvre pas. - En cas de doute : `discovering-skills` est le point d'entree pour la verification. --- ## Modes du script query_catalog.py ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py [arguments] ``` ### 1. overview Panorama complet : chaque workflow avec la liste de ses skills (nom + summary court). C'est la reponse type pour "que peux-tu faire ?". ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py overview ``` ### 2. detail Fiche complete d'un skill : description, quand l'utiliser, workflow, orchestrateur, nombre de checkpoints, scripts, references, skills lies, prerequis. ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py detail creating-diva-entity ``` ### 3. search Recherche insensible a la casse dans le nom, description, summary, scripts, skills lies. Utile quand la demande est formulee en langage libre ("je veux ecrire un fichier ISAM"). ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py search ISAM py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py search "masque ecran" ``` ### 4. workflow Liste les skills d'un workflow. Ids disponibles : `analyze`, `create`, `modify`, `files`, `isam`, `validate`, `test_doc`, `reference`. ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py workflow create ``` ### 5. verb Liste les skills d'un verbe (1er segment du nom). Exemples : `generating`, `reading`, `writing`, `managing`, `allocating`, `analyzing`. ```bash py .claude/skills/discovering-skills/scripts/query_catalog.py verb generating ``` ### Option --json Tous les modes acceptent `--json` pour sortir au format machine (debug, chainage). Par defaut la sortie est un texte markdown lisible. --- ## Exemples de reponses ### "que peux-tu faire ?" Invoquer `overview`, puis resumer au collaborateur : > Tu disposes de 31 skills DIVA organises en 8 workflows. Points d'entree principaux : > creer une entite metier (`creating-diva-entity`), analyser une demande > (`analyzing-diva-request`), modifier une entite (`modifying-diva-entity`), > documenter un module (`documenting-erp`). [puis liste par workflow] ### "que fait creating-diva-entity ?" Invoquer `detail creating-diva-entity`, puis presenter : > `creating-diva-entity` est l'orchestrateur de creation d'entite metier. > 11 checkpoints annonces : calcul des noms, generation des 3 fichiers source, > validation croisee, dictionnaire, compilation, ISAM, menu. Coordonne 13 autres > skills. Deux scripts : `generate_alias.py`, `cross_validate.py`. 8 fichiers de > reference. Prerequis : Jinja2, diva-mcp (optionnel), xwin7.exe. ### "quel skill pour ajouter un champ ?" Invoquer `search "ajout champ"` ou `search modifier`, puis proposer : > Pour ajouter un champ a une entite existante : `modifying-diva-entity` > (orchestrateur, 4 checkpoints). Met a jour le dictionnaire (.dhsd) avec > recalcul des positions, le masque ecran (.dhsf), recompile et synchronise SQL. --- ## Catalog source de verite Le catalog est genere par `scripts/build_catalog.py` a la racine du workspace (cote architecte) et copie dans `reference/catalog.json` a chaque build de distribution. **Chez le collaborateur** : le catalog est fige au moment du build. Pour le regenerer il faut re-installer une nouvelle version des skills via le zip. **Champs par skill** : | Champ | Signification | |-------|---------------| | `name` | Slug du skill | | `description` | Description complete (frontmatter) | | `summary` | Premiere phrase utile (1 ligne) | | `when_to_use` | Phrase "A utiliser..." (sinon description) | | `workflow` | Id du workflow (create, analyze, ...) | | `verb` | 1er segment du nom | | `is_orchestrator` | Le skill coordonne d'autres skills | | `checkpoint_count` | Nombre de checkpoints annonces | | `scripts` | Liste des scripts Python (hors `_*`) | | `references` | Liste des fichiers reference/*.md | | `related_skills` | Skills cites en backticks dans le body | | `prerequisites` | Prerequis externes detectes (Jinja2, DhxIsam64, xwin7, ...) | Le champ `related_skills` signifie "skills mentionnes", pas "skills appeles" : pour un orchestrateur ce sont les skills coordonnes, pour un skill simple ce sont des skills complementaires cites en reference. --- > Source: [divalto/divalto-ia-devkit](https://github.com/divalto/divalto-ia-devkit) — distributed by [TomeVault](https://tomevault.io).